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SPSS Statistics 丨 统计分析软件

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统计分析软件                  


为什么使用SPSS Statistics?

SPSS Statistics 是一款统计软件。它使您能够深入地挖掘数据, SPSS Statistics擅长理解复杂的模式和关联数据;使用户能够得出结论并进行预测。它能够处理数据操作和统计程序等任务, 需要的时间为非统计程序的三分之一。SPSS Statistics旨在通过即席分析,假设检验,地理空间分析和预测分析来解决业务和研究问题。组织使用SPSS Statistics来理解数据,分析趋势,进行预测和计划以验证假设并得出的结论。


使用SPSS Statistics,您可以:


  • 通过用户友好的界面分析并更好的理解您的数据,并解决复杂的业务和研究问题。

  • 借助统计程序,可以更快的了解大型和复杂的数据集,从而有助于高精度和的决策制定。

  • 使用扩展,Python和R编程语言代码与开源软件。

  • 借助的部署选项,可以更的选择和管理软件。


SPSS Statistics统计分析软件是一款在调查统计行业,市场研究行业,医学统计,政府和的数据分析应用中久享盛名的统计分析软件工具,由美国斯坦福大学的三位研究生与1968年研制,1984年SPSS初次推出了统计分析软件微机版本 SPSS / PC+,很大地扩充了他的应用范围,并使其能很快地应用于自然科学,技术科学,社会科学的各个领域,有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图,数据的深入分析,可以说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。

 

迄今SPSS Statistics软件已有40年的成长历史。他们分布于通讯,医疗,银行,证券,保险,制造,商业,市场研究,科研教育等多个邻域和行业,是统计软件。


IBM SPSS Statistics版本

获得决策制定的分析功能

 

IBM SPSS Statistics利用一套的统计功能, 使您的组织能够充分利用您的数据所提供的有价值的信息。通过深入挖掘数据, 您能够发现信息来决策, 然后扩大市场, 改进研究成果, 合规性, 管理,较大限度地提高投资回报率等。

 

SPSS Statistics具有稳健而成熟的功能和程序,可应对整个分析生命周期:

  • 它能够解析缺失数据的程序, 不然缺失数据会对结果产生负面影响。

  • 它所使用的常见的数据源。

  • 统计功能和程序与数据分离开来, 可减少错误。

  • 开放的技术使用外部编程语言, 因此您能够添加或定制附加功能。

  • 模块化产品不同类型的分析。

 

SPSS Statistics版本, 可满足您的组织的分析要求:

  • IBM SPSS Statistics基础版:帮助您了解、准备和分析数据的分析技术

  • IBM SPSS Statistics标准版:基本的分析工具,用于常见的项目

  • IBM SPSS Statistics版:一套的功能和工具,可应对整个分析生命周期的挑战

  • IBM SPSS Statistics高等版:对高等分析工作,具有广泛需求的而设计

 

IBM SPSS Statistics基础版

IBM SPSS Statistics基础版提供整个分析过程的各项功能,数据准备、描述性统计、线性回归、可视化制图和报告。您可以访问多种数据格式,而不存在处理大小限制。高等数据准备功能有助于避免劳动密集型手动任务。使用超过30个分析过程,如双变量统计过程、因子和聚类分析以及自助法。您还可以使用R或Python扩展功能。


功能描述:

描述性统计

使用描述性过程汇总标度变量并使之标准化。使用平均值、汇总和OLAP多维数据集等过程,研究标度变量与分类变量之间的关系。


预测模型

使用线性、有序等方法,根据因变量与预测变量的关系对因变量的值进行建模。


数据准备

使用高等技术来简化数据准备阶段,加快分析速度,并提供的结论。


相关性

使用双变量相关或偏相关等过程来测量变量之间的相互关系


分类

使用探索性工具(如两步,分层或K均值聚类分析过程)揭示数据集中原本并不明显的自然分组或聚类。


自助法

可靠的预估标准误差和置信区间,平均值、中值、相关系数和回归系数。


图形和图表

通过图表构建器,您可以将预定义图库中的图表类型拖放到画布上。您还可以使用ROC分析之类的工具,通过绘制分类测试的敏感性与(1-特异性)的关系图来评估模型预测。


输出选项

以多种格式保存分析结果,HTML、文本、Word、RTF、Excel、PowerPoint(97或版本)和PDF。可采用的图形格式之一导出图表。


 

SPSS Statistics标准版的功能:

. 线性模型

. 非线性模型

. 模拟建模

. 自定义表

 

IBM SPSS Statistics标准版

您是统计学家还是分析人士,或出于业务职责需要分析数据,SPSS Statistics标准版提供给您提高分析的可靠性要的统计程序。从而得出可靠的结论。如果您需要结合常用的统计程序和大多数分析师每天使用的功能的分析软件包,那么SPSS Statistics标准版是有用的帮手。


通过我们对核心分析功能的补充涵盖基本要素

SPSS Statistics标准版在领域用于解决基本业务和研究问题。通过SPSS Statistics标准版,您能够查看数据,提出假设进行额外的测试,然后执行多个程序,帮助澄清变量之间的关系,创建集群,把握发展趋势,进行预测。

 

主要功能:

  • 线性模型:使您的分析,从而得出可靠的结论

  • 非线性模型:具备将复杂的模型应用于数据的能力。

  • 模拟建模:建立更好的模型,当输入信息不确定时使用蒙特卡洛模拟技术评估。

  • 自定义表:对数据进行切片和切块处理, 实现便捷分析和报告

 

线性模型

SPSS Statistics标准版具有回归和高等统计程序,旨在适应描述复杂关系的数据的固有, :

  • 线性模型(GLM)

  • 广义线性混合模型(GLMM)

  • 分层线性模型(HLM)

  • 广义线性模型(GENLIN)

  • 广义估计方程(GEE)

 

非线性模型

您还可以使用广泛的非线性回归模型将更复杂的模型应用到数据中, 使用下述程序:

  • 多项逻辑回归(MLR);用两个以上的类别预测分类结果

  • 二元逻辑回归;地将数据分为两组

  • 非线性回归(NLR)和受限非线性回归(CNLR);估计非线性模型的参数

  • 概率分析; 使用比例响应的 logit或probit转换估算促进因素值。

 

模拟建模

SPSS Statistics标准版的模拟旨在解析预测模型的输入信息的不确定性。使用这种方法, 不确定的输入信息通过概率分布进行建模, 从这些分布提取生成这些输入的模拟值。

 

自定义表

SPSS Statistics标准版使您能够对数据进行切片和切块处理。然后您可以创建自定义表, 帮助您更好地理解数据并报告结果。

 

SPSS Statistics版的功能:

. 线性模型

. 非线性模型

. 模拟建模

. 自定义表

. 数据准备

. 缺失值和数据性

. 决策树

. 预测

 

 

SPSS Statistics

与SPSS Statistics标准版一样, SPSS Statistics版高等统计程序, 能够分析和表功能, 帮助您更好地理解数据并报告结果。但是SPSS Statistics版能够提供更多功能, 帮助您解决数据质量、 数据复杂性、 自动化和预测方面的难题。

 

能够应对整个分析生命周期挑战的工具

如果您经常执行多种类型的深入、 非标准的分析, 且需要通过自动化数据准备任务来节省时间,那么SPSS Statistics版将是的选择。 SPSS Statistics版可帮助分析师和用户在分析流程的各个阶段完成任务。 的SPSS Statistics功能使您能够地从任务过渡到下任务。

 

SPSS Statistics版以下功能:

  • 线性模型:使您的分析, 从而得出更可靠的结论, 推动决策制定。

  • 非线性模型:具备将复杂的模型应用于数据的能力。

  • 模拟建模:建立更好的模型, 当输入信息不确定时使用蒙特卡洛模拟技术评估。

  • 自定义表:对数据进行切片和切块处理, 实现便捷分析和报告。

  • 数据准备:节省时间, 提高分析。

  • 缺失值和数据性:使用科学的方法处理缺失的数据。

  • 决策树:更好地识别群组, 发现群组之间的关系, 并预测未来事件。

预测:分析时间序列数据, 决策制定。

 

数据准备

SPSS Statistics版有助于简化分析流程的数据准备阶段节省时间,。 根据变量的测量水平执行数据检查, 根据偏差搜索异常情况, 查找多元离群值, 在建模之前通过分级程序对数据进行预处理。

 

缺失值和数据性

SPSS Statistics版应对数据性和缺失值的重要工具:

  • 使用六个诊断测试之一, 通过从多个不同角度检查数据发现缺失数据的模式, 并生成一份强调严重的缺失数据问题的报告。

  • 使用多重插补程序更换缺失数据值, 以更好地了解数据集中的缺损模式, 使您能够用科学的估算取代缺失值。

 

分类和数值数据

获得对复杂的分类和数值数据以及高维数据的洞察。 SPSS Statistics版一些程序, 可直观地解析数据集, 并查看行和列在分数、 计数、 评级或共性大型表中如何关联。它多种对分类数据的高等统计操作, 将定性变量转换为定量变量。 您还可以使用感知图和二维图, 利用降维技术以图形方式显示基本关系, 澄清数据之间的复杂关系,以便更好地做出决策。

 

决策树

创建分类和决策树可帮助您更好地识别群组, 发现群组之间的关系, 并预测未来事件。决策树以直观的方式显示分类结果, 使您能够探索结果, 并直观地判断您的模型如何流动, 然后向非技术受众清楚地解释分类结果。 您还可以查找的亚群组和关系, 如果使用较传统的统计则可能不能发现它们。

 

预测

通过高等统计技术、 使用时间序列数据、 地预测趋势和形成预测。 您的经验如何,您都可以更快地分析历史数据、预测趋势, 并以您的 组织的 决策者能够理解和 使用的方式提供信息。

 

这些主要功能使您能够:

  • 将模型(如XML)保存到中央文件, 这样, 当数据发生变化时便能够更新预测, 而重新设置参数或重新估算该模型。

  • 编写脚本,以便可以用新的数据自动更新模型。

 

 

IBM SPSS Statistics高等版

您的分析专注于什么, IBM SPSS Statistics Premium都将显著提高工作效率, 有助于为项目和业务目标取得的成果。

 

为整个的分析项目做好准备

SPSS Statistics高等版SPSS标准版和SPSS版的功能, 并提供更多功能。 它增加了高等分析技术,例如结构方程模型(SEM)、 深入的抽样评估和测试、以及对直接营销的程序。 如果您想通过复杂的程序执行多种类型的分析, SPSS Statistics Premium是不错的选择。

 

SPSS Statistics高等版的功能:

. 线性模型

. 非线性模型

. 模拟建模

. 自定义表

. 数据准备

. 缺失值和数据性

. 分类数据和数值数据

. 决策树

. 预测

. 结构方程模型

. 引导程序

. 高等抽样评估和测试

. 直接营销和产品决策制定程序

. 图表和图形

 

SPSS Statistics高等版下列和功能:

  • 线性模型:使您的分析, 从而得出更可靠的结论, 推动决策制定。

  • 非线性模型:具备将复杂的模型应用于数据的能力。

  • 模拟建模:建立更好的模型, 当输入信息不确定时使用蒙特卡洛模拟技术评估。

  • 自定义表:对数据进行切片和切片处理, 实现便捷分析和报告。

  • 数据准备:节省时间, 提高分析。

  • 缺失值和数据性:使用科学的方法处理缺失数据。

  • 决策树:更好地识别群组, 发现群组之间的关系, 并预测未来事件。

  • 预测:分析时间序列数据, 决策制定。

  • 结构方程模型:获得对因果模型的额外洞察。

  • 引导程序:您的模型稳定、 可靠。

  • 高等抽样评估和测试:寻找合适的样本大小, 并确定小型样本的测试。

  • 直接营销和产品决策制定程序:执行RFM分析,更好地了解消费者的喜好。

  • 图表和图形:获得新的方式来向他人描绘和交流分析。

 

结构方程模型

结构方程模型(SEM)可帮助您获得对因果模型的额外洞察,探索变量之间的交互效应和途径。 SEM使您能够更严格地进行测试, 您的数据是否您的假设。 所创建的模型比使用标准的多元统计或多回归模型。

 

引导程序

引导程序提供的方式来您的模型稳定、可靠。它通过取代原始样本重新进行采样来估算估计量的采样分布。有了引导程序,您能够可靠地估算人口参数的标准误差和置信区间, 平均值、中位数、 比例、 优势比、 关联系数、 回归系数及。

 

谁使用SPSS Statistics?

 

使用SPSS Statistics进行:

. 销售和营销预测及预算

. 数据库和直接营销

. 产品属性测试

 

高等教育使用SPSS Statistics进行:

. 招生管理

. 校友发展

. 研究

 

学区使用SPSS Statistics进行:

. 学生评估

. 方案评估

. 规划和预算

 

政府机关使用SPSS Statistics:

. 打击犯罪, 保护公众安全

. 促进公众健康

. 打击欺诈、 浪费和滥用

. 管理人力资本

 

医疗机构使用SPSS Statistics进行:

. 循证医学

. 治疗结果分析

. 行为和生物医学研究

 

高等抽样评估和测试

在几分钟内找到适合您研究的正确样本大小, 在您开始研究前, 测试可能的结果。 比较不同研究参数的效果,确定的测试,以便更地使用小型抽样, 并分析大型数据库的少数情况。

 

直接营销和产品决策制定程序

执行分析, 近因、 频数和货币值(RFM)分析、集群分析和潜在客户分析。 增加对消费者喜好的了解, 更地进行设计,对产品进行定价并成功地销售产品, 很大限度地提高活动和投资回报率。

 

图表和图形

开发和创建新的可视化表示形式, 从基本的图表到吸引力的图形,通过新的方式来向他人描述和交流分析。

 

深钻, 分析功能

SPSS Statistics高等版有助于数据分析人员、规划人员、 预测人员、 调查研究人员、 程序评估人员和数据库营销人员等, 在分析流程的各个阶段地完成任务。 您进行哪种分析,您都会拥有广泛的的统计功能,用于您整个内的的分析任务。

 

数据分析人员拥有统计和分析能力, 可在分析流程的各个阶段较大限度地提高工作效率。

  • 检测异常并识别往往会歪曲整体结果的异常情况。

  • 解决垃圾数据, 并通过用填充估算取代缺失值来完成数据集。

  • 地模拟分类数据和未分类数据的线性和非线性关系。

  • 通过估算估计量的抽样分布, 测试并分析程序。

  • 发现随机效应是否引入了相关性。

  • 总结并清楚地传达您的研究结果。

 

规划人员和预测人员能够更成功地规划和实施战略, 、 地分析时间序列数据。

  • 通过复杂的分析支驱动数据决策的制定。

  • 确定正确的样本大小。

  • 使用的回归程序进行更好的预测。

  •  瞬间建立的时间序列预测。

 

调查研究人员拥有可更快、 更地了解更多调查数据的工具。

  • 不于的数学函数行列和摘要。

  • 查找模式和关联性。

  • 将结果显示为决策树或交叉表格。

  • 为受众创建自定义表格报告, 那些没有统计背景的受众。

 

在程序评估中, 需求评估、 流程分析、 影响分析和成本/效益分析涉及对多样化的定量数据集的分析, 可能会掩盖程序的成效。 SPSS Statistics高等版为研究人员和分析人士提供了工具, 用于程序评估的阶段。

 

访问、 处理和 分析多种数据类型, 数值数据和 分类数据。

  • 进行大规模调查时, 更地了解数据。

  • 采用的统计技术解释与抽样和样本设计相关的错误。

  • 在分类数据或未分类数据的情况下地模拟线性和非线性关系。

  • 发现随机效应是否引入程序数据内的相关性。

  • 通过频数、 交叉表和描述性统计地总结研究和报告结果。

 

数据库营销人员担负责任。 较大限度地提高营销方案和活动的效率和影响, 了解潜在客户和客户,独特的情况, 产生统计上明显的响应率等等。 SPSS Statistics高等版减轻了数据库营销人员和分析人员的负担。

 

  • 在分析之前简化销售和营销数据验证的流程。

  • 根据识别对潜在客户和客户进行分类, RFM分析。

  • 根据新活动测试现有活动的结果, 分析控制包测试

  • 检测异常, 识别可能歪曲整体结果的异常情况和响应。

  • 创建应答器配置文件, 生成购买倾向分数。

  • 创建可能分类数据的关系模型。

  • 通过频数、 交叉表及描述性统计总结调查结果。


功能对比:


BaseStandardProfessional
Premium

统计基础

数据准备
拔靴法
高等统计
回归
定制表格

缺失值


类别

预测


决策树


神经网络


直接市场营销



复杂样本



联合


测试




NCSS 丨 统计分析软件
LISREL 丨 结构方程模型软件

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