O software IBM SPSS Statistics oferece um conjunto poderoso de recursos estatísticos, que permitem que sua organização aproveite ao máximo as informações valiosas que seus dados fornecem. Ao se aprofundar em seus dados, você pode descobrir informações para melhorar a tomada de decisões, expandindo mercados, melhorando os resultados de pesquisas, permitindo a conformidade regulatória, gerenciando riscos e maximizando o ROI, entre outros.
Para acessar facilmente os recursos do IBM SPSS Statistics, nós os dividimos em categorias, seguindo o respectivo modelo de plano de compras online. Para saber mais sobre a compra dos recursos de seu interesse, recomendamos que você consulte nossos planos de preços ou entre em contato com um representante de vendas.
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Recursos-chave
Ajudando a alcançar mais com mais rapidez e eficiência.
Recursos da assinatura Base do SPSS
A edição Base do IBM SPSS oferece ferramentas robustas de gerenciamento de dados e visualização, além de recursos avançados de análise estatística de dados, como estatísticas descritivas, regressão linear, técnicas estatísticas bivariadas e integração com R e Python.
Recursos Custom Tables e Advanced Statistics
Os recursos apresentados no grupo Custom Tables e Advanced Statistics permite que os usuários criem e compartilhem facilmente tabelas interativas. É possível analisar os dados de forma mais abrangente com regressão não linear, logística, de mínimos quadrados em dois estágios, modelagem linear generalizada e análise de sobrevivência.
Recursos Forecasting e Decision Trees
Os recursos incluídos no grupo Forecasting e Decision Trees fornecem recursos de previsão ARIMA (AutoRegressive Integrated Mobing Average) e suavização exponencial. Crie Decision Trees com os quatro algoritmos de crescimento de árvores estabelecidos pela IBM. Você também pode criar modelos preditivos de Neural Networks e realizar análises de RFM para testar campanhas de marketing.
Recursos de amostragem e testes complexos
É possível analisar amostras pequenas, lidar com dados ausentes e realizar amostragens complexas. Você pode empregar regressão com dimensionamento ideal e técnicas como lasso e rede elástica e usar recursos como análise categórica de componentes principais, dimensionamento e desdobramento multidimensionais e análise de correspondência múltipla.