O que é o IBM SPSS Data Preparation?

O IBM ® SPSS ® Data Preparation executa técnicas avançadas para simplificar a etapa de preparação de dados, entregando mais rápido e mais precisos os resultados de análise de dados. Escolha o procedimento automatizado de preparação de dados e obtenha resultados rápidos ou selecione outros métodos para preparar conjuntos de dados mais desafiadores. Identifique facilmente casos, variáveis e valores de dados suspeitos ou inválidos. Visualize padrões de dados ausentes, resuma distribuições de variáveis e trabalhe mais precisamente com algoritmos projetados para atributos nominais.

Este módulo está incluído na edição SPSS Professional para implementação no local e na edição Base para planos de subscrição.

Destaques do recurso

Guia Variáveis

A caixa de diálogo Validar Dados é usada para validar os seus dados. A guia Variáveis mostra as variáveis em seu arquivo. Inicie selecionando as variáveis desejadas e movendo-as para a lista Variáveis de Análise.

Verificações básicas

É possível especificar verificações básicas para aplicar em variáveis e casos em seu arquivo. Por exemplo, é possível obter relatórios que identificam as variáveis com uma alta percentagem de valores omissos ou casos vazios.

Regras padrão e customizadas

Aplique regras para variáveis individuais que identificam valores inválidos, ou seja, valores fora de um intervalo válido, ou valores ausentes. Também é possível criar as suas próprias regras, regras de variáveis cruzadas ou aplicar regras predefinidas.

Recomendações

A preparação automatizada de dados fornece recomendações e permite que os usuários detalhem e examinem as recomendações.

Prepare dados em uma única etapa, de forma automática

A preparação manual de dados é um processo complexo e demorado. Quando você precisar de resultados rápidos, o procedimento de ADP ajudará a detectar e corrigir erros de qualidade e imputar valores omissos, de modo eficiente, em uma etapa. O recurso do ADP fornece um relatório fácil de entender com recomendações e visualizações abrangentes para ajudá-lo a determinar os dados corretos a serem usados ​em sua análise.

Opções adicionais para preparação de dados

Execute verificações automáticas de dados e ajude a eliminar verificações manuais tediosas e demoradas usando o procedimento de validação de dados. Este procedimento capacita aplicar regras para a realização de verificações de dados com base no nível de medida de cada variável, categórico ou contínuo. Em seguida, determine a validade dos dados e remova ou corrija os casos suspeitos a seu critério, antes da análise.

Acesso a uma variedade de recursos

O SPSS Data Preparation inclui recursos como validação de dados, preparação de dados automatizada, acondicionamento otimizado e identificação de casos incomuns.

Acondicione ou configure pontos de corte para variáveis de escala

Com o procedimento de acondicionamento otimizado, é possível utilizar com maior precisão algoritmos projetados para atributos nominais, como Naive Bayes e modelos logit. O acondicionamento otimizado permite que você compartimente variáveis de escala ou configure pontos de corte para elas.

Selecione entre três tipos de acondicionamento ideal

Escolha um desses tipos de acondicionamento otimizado para pré-processamento de dados antes do desenvolvimento do modelo: 1) Não supervisionado: Crie acondicionamento com contagens iguais.
2) Supervisionado: Leve em consideração a variável de destino para determinar os pontos de corte. Este método é mais preciso que o não supervisionado. No entanto, ele também envolve maior intensidade de computação. 3) Abordagem híbrida: Combine as abordagens não supervisionada e supervisionada. Este método é especialmente útil se você tiver uma grande quantia de valores distintos.

Imagens do produto

Detalhes técnicos

Como comprar o SPSS Data Preparation

  • Para implementação no local: Compre a edição Professional
  • Para planos de Subscrição: Compre a edição Base

Requisitos de hardware

  • Processador: 2 GHz ou mais rápido
  • Resolução de exibição: 1024*768 ou superior
  • Memória: 4 GB de RAM necessários, 8 GB de RAM ou mais recomendados
  • Espaço em disco: 2 GB ou mais

Next Steps

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