Uma opção ideal para a análise de dados, o IBM SPSS Statistics permite que você realize o processo analítico do início ao fim. Além das funcionalidades de preparação de dados, gerenciamento de dados, gerenciamento de produção e gráficos, o SPSS Statistics oferece recursos de visualização profunda de dados, incluindo gráficos, diagramas e animações.
Essas exibições visuais de informações comunicam relações de dados complexas e insights baseados em dados de uma maneira fácil de entender.
Identifique padrões e tendências em grandes conjuntos de dados por meio de recursos de visualização, como gráficos de dispersão, gráficos de linhas e mapas de calor. Compreenda correlações entre variáveis ou detecte sazonalidade em dados de séries temporais.
Aprimore a qualidade da análise de dados, identificando com precisão valores discrepantes nos conjuntos de dados para obter interpretações e insights estatísticos mais confiáveis.
Visualize tendências temporais com gráficos de séries temporais e linhas de tendência para acompanhar as alterações nos dados com precisão. Isso ajuda a prever os resultados futuros com mais precisão e a entender o impacto das intervenções.
Use técnicas de simulação, como o Exact Test e os métodos de Monte Carlo, para criar modelos robustos, visualizar distribuições de probabilidades e avaliar o risco quando as informações são incertas.
Empregue histogramas, gráficos de densidade e gráficos de caixa para analisar a distribuição e a variabilidade dos dados. Visualizar a distribuição dos dados ajuda a avaliar a normalidade, a assimetria ou a curtose para identificar as técnicas de análise estatística mais adequadas.
Comunique insights baseados em dados de forma eficaz, incluindo tabelas e gráficos personalizados em trabalhos de pesquisa, apresentações e relatórios, melhorando a apresentação das descobertas.
- Barra 3D: simples, agrupada e empilhada.
- Barra: simples, agrupada, empilhada, sombra projetada e 3D.
- Linha: simples, múltipla e com linha suspensa.
- Área: simples e empilhada.
- Pizza: simples, explosiva e com efeito 3D.
- High-low: high-low-close, área de diferença e barra de intervalos.
- Gráfico de caixa: simples e agrupado.
- Barra de erros: simples e agrupada.
- Barras de erro: adicione a gráficos de barras, linhas e áreas; nível de confiança; desvio padrão (S.D.); ou erro padrão (S.E.). Eixos Y duplos e sobreposição de subgrupos, exibição de picos na linha.
- Linhas de ajuste: regressão linear, quadrática ou cúbica; controle de intervalo de confiança para estatísticas totais ou bivariadas.
- Pirâmides populacionais: eixo espelhado para comparar distribuições, com ou sem uma curva normal.
- Gráficos de pontos: os pontos empilhados mostram a distribuição: simétrica, empilhada e linear.
- Histogramas: com ou sem curva normal; opções de binning personalizadas.
Escolha entre assinatura ou compra única, com várias opções de recursos com base na necessidade.
Adquira online o SPSS Statistics e os complementos de que você precisa, em planos mensais ou anuais, e inicie suas análises imediatamente.
Escolha entre pacotes Base, Standard, Professional e Premium com opções para personalizar sua configuração, quer a assinatura da licença seja permanente, quer seja anual.
Escolha a edição que atende às suas necessidades e compre-a com um dos fornecedores selecionados da IBM para receber o melhor suporte.
Dúvidas frequentes
A forma mais antiga de visualização de dados remonta aos egípcios. Com o passar do tempo, as pessoas passaram a usar visualizações de dados para aplicações mais amplas, como em disciplinas econômicas, sociais e de saúde. Atualmente, as técnicas comuns de visualização incluem:
- Tabelas: consistem em linhas e colunas que são usadas para comparar variáveis.
- Gráficos de pizza e gráficos de barras empilhadas: esses gráficos são divididos em seções que representam partes de um todo. Eles oferecem uma maneira simples de organizar os dados e comparar o tamanho dos componentes entre si.
- Gráficos de linhas e gráficos de área: esses recursos visuais mostram as mudanças em uma ou mais quantidades ao traçar uma série de pontos de dados ao longo do tempo e são usados com frequência na análise preditiva de dados. Os gráficos de linha usam linhas para demonstrar essas mudanças, enquanto os gráficos de área conectam pontos de dados com segmentos de linha, empilhando variáveis umas sobre as outras e usando cores para distinguir as variáveis.
- Histogramas: esses gráficos traçam uma distribuição de números usando um gráfico de barras (sem espaços entre as barras), representando a quantidade de dados que se enquadram em um determinado intervalo. Esse visual simplifica para o usuário a identificação de valores discrepantes em um determinado conjunto de dados.
- Gráficos de dispersão: esses recursos visuais são úteis para revelar a relação entre duas variáveis e são comumente usados na análise de dados de regressão.
- Mapas de calor: esses mostradores de representação gráfica ajudam a visualizar dados comportamentais por local.
- Mapas de árvore: exibem dados hierárquicos como um conjunto de formas aninhadas, geralmente retângulos. Os mapas de árvore são ótimos para comparar as proporções entre as categorias por meio de seus tamanhos de área.
A visualização de dados pode ser usada para várias finalidades, não apenas por cientistas de dados. As equipes de gerenciamento podem usar essas ferramentas para detalhar a estrutura organizacional e a hierarquia. Os exercícios de visualização de dados também são comumente usados para estimular a geração de ideias entre equipes para transmitir ideias, táticas ou processos e capturar conceitos-chave, tendências e relações ocultas em dados não estruturados.
Notas de rodapé
* As avaliações dos usuários podem ter sido obtidas por meio de um incentivo.