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黄金城彩票IBM SPSS Statistics统计分析应用软件介绍

  IBMSPSS Statistics 是集成的系列产品,有助于应对整个分析流程,从规划和数据收集到分析、报告和部署。提供数十种完全集成的模块供您选择,您可以找到增加收入、超越竞争对手和改善决策所需的专业化的功能。

  IBM SPSS Advanced Statistics 提供单变量和多变量的建模技术,帮助用户在处理描述复杂关系的数据时,得到最准确的结论。通过频繁应用这些成熟的分析技术,可以从各学科(例如,医学研究、制造、制药和市场研究)使用的数据中获得更深入的洞察力。

  · 广义线性模型 (GENLIN),包括广泛使用的统计模型,例如针对正态分布数据的线性回归、针对二元数据的逻辑模型,以及针对计数数据的对数线性模型。

  · 线性混合模型(也称为分层线性模型,HLM)扩展了 GLM 程序中使用的一般线性模型,使您能够分析具有相关性和非恒定可变性(non-constant variability)的数据。

  · 广义估算方程 (GEE) 程序扩展了广义线性模型,适用于关联的纵向数据和聚类数据。

  · 广义线性混合模型 (GLMM),用于分层数据和各种结果,包括序数值。

  GLMM 提供了模型的可视表示,您可以直观看到每个预测因素的强弱。在本示例中,promo 变量对销售影响最大。

  IBM SPSS Bootstrapping 是一种确保分析模型可靠且能生成准确结果的有效方式。它可用于测试整个 SPSS Statistics 产品家族中分析模型和程序的稳定性,包括描述性统计信息、平均值、交叉表、相关、回归等。

  · 为数据集合创建数以千计的可替换版本,以更准确地了解哪些数据最有可能存在于总体中。

  · 估算总体参数的标准误和置信度区间,这些总体参数包括平均值、中值、比值、黄金城彩票。优势率、相关系数、回归系数等。

  描述性表格提供了描述性的统计信息,以及这些统计信息的 bootstrap 置信区间。平均值的 bootstrap 置信区间 (86.39, 105.20) 与参数化的置信区间 (86.42, 105.30) 类似,表示“典型”员工大约具有 7 到 9 年的工作经验。但是,工作经验(月)呈偏态分布,因此平均值不能够很理想地代表当前的“典型”工资,这里使用中值会稍好一些。

  IBM SPSS Categories 方便地直观呈现和探索数据中的关系,并根据您的发现预测结果。您可以使用先进的技术(例如,预测分析、统计学习、感知图和首选项缩放),了解消费者心目中认为与您的产品或品牌相关性最高的特征有哪些,并了解消费者对于您的产品与其他产品之间关联的认知。

  · 无论您调研的是何种类别类型,包括消费群、医疗诊断、政治党派或生物物种,都能以图形化方式显示底层关系。

  IBM SPSS Complex Samples 帮助市场研究人员、民意调查人员和社会学家通过将样本设计整合到其调研分析中,提供更有效的统计推论。 SPSS Complex Samples 为您提供实施复杂样本设计(例如,分层抽样、整群抽样或多阶段抽样)所需的专门规划工具和统计信息。

  构建线性回归和方差分析模型,预测考虑样本设计的情况下的数字结果。该程序在估算方差时将样本设计考虑在内,抽样方法包括等概率抽样方法、PPS 抽样方法以及 WR 与 WOR 抽样方法。

  参数估算显示每个预测变量对所花费金额造成的影响。截距项的值 518.249 说明,杂货连锁店可以预测,使用报纸以及有针对性的邮寄广告上优惠券的家庭平均花费为 518.25 美元。参数估算有助于量化每个模型项的影响,但是估算的边界均值表格也能轻松解释模型结果。

  指定抽样框架以创建复杂样本设计,该设计由复杂样本附加模块中的伴随程序所使用。要对个例进行抽样,请使用由抽样规划向导所创建的样本设计,作为复杂样本选择程序的输入。

  IBM SPSS Conjoint 帮助市场研究人员增加对消费者喜好的了解,以便更有效地设计、定价和营销成功产品。它支持研究人员对消费者决策过程进行建模,以便设计出包含对目标市场最重要的功能和属性的产品。

  · 使用结合分析(conjoint analysis,一种专门定制的回归版本)分析研究数据。

  正交设计的输出结果是每个剖面(profile)具有对应的一行,而各种因素显示为列。脚注可使实验人员(而非其他测试参与者)了解哪些个例(如果有)为保留个例。

  该表指出,在使用三个不同选择概率模型的情况下,选择每个模拟个案作为首选的预测概率。

  联合分析的真正威力在于,能够对未经主体评级的产品概要信息预测首选项。这些即所说的模拟个案。模拟个案、来自正交设计的概要信息(profile)以及检验用的概要信息(profile)都包含在计划中。

  该表显示了实用程序(效用值)评分及其每个因子级别的标准误。实用程序值越高,表示首选项越好。

  使用 IBM SPSS Custom Tables 能轻松针对不同受众以不同样式总结 IBM SPSS Statistics 数据。它结合了多种分析功能,您可以构建人们非常容易阅读和明白的表,帮助您从数据中了解更多信息。

  该软件对于那些定期创建和更新报告的用户很实用,尤其是那些从事调查或市场研究、社会科学、数据库或直销、院校研究工作的人。

  · 通过提供人们无需进一步处理即可作为行动依据的信息,保证结果的易用性。

  SPSS Custom Tables 直观的图形用户界面使您不再需要靠猜测来构建表。其拖放功能和预览窗格使您可在单击“确定”之前,对表格的内容和外观进行检查。

  SPSS Custom Tables 提供一系列选项,帮助您控制表格的外观,包括添加标题和文字说明、指定列宽以及排列和隐藏类别的功能。

  将各种统计信息添加至各个表单元格(从针对分类变量的简单计数到离差测定),并按照使用的任何汇总统计信息对类别进行排序。

  IBM SPSS Data Preparation 执行先进技术,以简化分析过程的数据准备阶段,从而更快速、更准确地提供数据分析结果。分析人员可以从完全自动化的数据准备过程中进行选择,从而最快地获得结果,或者从其他几种方法中进行选择来准备更具有挑战性的数据集。

  利用该软件,您可以轻松发现可疑或无效的个例、变量和数据值。验证数据工具帮助您发现活动数据集中可疑和无效的个例、变量及数据值。

  自动数据准备帮助用户通过自动执行冗长且重复的任务,为分析准备数据。这可提高分析速度、预测能力和可信度,帮助用户将可能在原始状态下被排除的数据包含在内。

  验证数据工具帮助您发现活动数据集中可疑和无效的案例、变量及数据值。例如,为客户提供月度客户满意度报告的数据分析人员,可使用该功能检查不完整的客户标识、范围之外的变量值和经常错误输入的变量值组合。

  该表汇总了每个变量作为主要原因的作用。此表汇总变量影响的统计信息,包括针对每个变量报告的最小影响、最大影响和平均影响,以及作为多个个例原因的变量的标准偏差。

  该个例报告显示了违反多变量规则的个例,以及违反单变量规则的个例。这些个例都需要进行报告,作为数据输入以进行纠正。

  IBM SPSS Decision Trees 帮助您更好地标识群组,发现各个群组之间的关系,并预测未来事件。该模块包含可视化程度非常高的分类和决策树,支持您以直观方式提供分类结果,以便更清晰地向非技术受众解释分类分析。它包含四种 tree-growing 算法,您可以尝试不同的类型并发现最适合自己数据的算法。

  · CHAID - 一种快速、统计型的多向树算法,用于快速高效地探索数据,并针对期望的结果构建分段和概要信息。

  · 穷举式 CHAID - CHAID 的一种变体,用于检查每个预测项所有可能的分支。

  · 分类和回归树 (C&RT) - 一个完整的二叉树算法,用于对数据进行分区,并生成准确的同构子集。

  · QUEST - 一种统计算法,可快速高效地选择不包含偏差的变量,并构建准确的二叉树。

  树形图是树模型的图形表示。该树形图显示,使用 CHAID 方法时,收入级别是信用评级的最佳预测变量。

  “决策”树过程用于创建基于树的分类模型。它将个例分类成群组,或根据自变量(预测变量)来预测因变量(目标)的值。

  IBM SPSS Direct Marketing 帮助您更深入地了解客户,改进营销活动,最大程度实现市场营销预算的投资回报 (ROI)。该软件提供针对您客户或联系人的复杂分析 - 使您的结果具有极高的可信度。SPSS Direct Marketing 使用功能强大的分析、直观的界面和“记分向导”帮助简化数据记分。运行分析后,输出的重要性已不言而喻。

  · 确定哪些客户有可能响应特定的促销报价。通过仅向可能响应的客户发送邮件,推动收入增长并降低成本。

  · 从各种分析选项中进行选择,包含 RFM 分析(recency, frequency and monetary value) - 最近购买时间,购买频率和总购买金额)、集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性记分和控制包测试。

  IBM SPSS Exact Tests 支持您使用小型样本,但仍能够保持结果的可信度。如果您具有少量案例变量,其中某个类别响应百分比较高,或者必须将数据分为多个细目,那么传统测试可能不正确。SPSS Exact Tests 可以消除这种风险。

  · 从 30 余项精确测试中进行选择,这些测试涵盖从非参数数据到分类数据的整个数据范围,包括小型或大型数据集、偶发事件表和关联性测量。

  · 将数据详细分割为细目。不存在要求每个单元格中预期数据计数达到五个或更多才能获得正确结果的限制。

  · 保留原始设计或自然分类(例如,区域、收入或年龄组)并按您的意图进行分析。

  IBM SPSS Forecasting 使分析人员能够快速轻松地预测趋势和制定预测,而无需具备专业的统计技能。不太熟悉预测的人员即可创建考虑多个变量的复杂预测,而经验丰富的预测人员可以使用 SPSS Forecasting 来验证其模型。时间序列预测示例包括预测每天呼叫中心所需员工数量或者预测特定产品或服务的需求。SPSS Forecasting 可为您的每一个步骤提供帮助,使您可以更快速地获得所需信息。

  此图显示了与时间因果关系模型系统中的前 10 个模型(最匹配的模型)关联的因果关系。监控关键绩效指标并跟踪各种可控指标(称为杠杆)数据的企业希望确定杠杆与 KPI 之间的因果关系,以便了解哪些杠杆影响哪些 KPI。该公司还希望了解在各 KPI 之间是否存在因果关系。

  IBM SPSS Missing Values 软件供调查研究人员、社会学家、数据挖掘人员和市场研究人员等用于验证数据。该软件支持您检验数据来发现缺失数据模式,然后使用统计算法估算摘要统计并对缺失值进行归因。

  利用 SPSS Missing Values 软件,您可以对缺失数据进行归因,得出更有效的结论并消除隐藏的偏差。

  IBM SPSS Neural Networks 软件提供非线性数据建模程序,使您能够发现数据中更为复杂的关系。您可以使用该软件设置网络学习的条件。您可以控制培训停止规则和网络体系结构,或者让程序自动为您选择体系结构。

  利用 SPSS Neural Networks 软件,您可以开发更准确且更有效的预测模型。

  多层感知器程序根据预测变量的值,针对一个或多个因(目标)变量产生预测模型。在本例中,我们通过构建模型来预测顾客流失率。

  IBM SPSS Regression 软件使您能够预测分类结果,并应用各种非线性回归过程。您可以将这些过程应用于某些业务和分析项目,在这些项目中,普通回归技术受限或者不适用,例如,研究消费者购买习惯、对治疗进行响应或者分析信贷风险。

  · 使用非线性回归 (NLR) 和受限非线性回归 (CNLR) 估算非线性模型的参数。

  IBM® SPSS® Statistics Base 是一款统计分析软件,提供执行全程分析所需的核心功能。它易于使用,包含范围广泛的过程和技术,能帮助您增加收入,超越竞争对手,开展研究并制定更好的决策。

  SPSS Statistics Base 为分析过程的每一步都提供了必要的统计分析工具。

  重新设计了登录页面,使用户能够快速轻松地找到所需的 SPSS Statistics 功能。返回搜狐,查看更多