O software IBM® SPSS Statistics oferece um conjunto poderoso de recursos estatísticos que permite à sua organização aproveitar ao máximo as informações valiosas fornecidas pelos dados. Ao explorar os dados mais profundamente, é possível descobrir informações que aprimoram a tomada de decisões, o que, por sua vez, pode expandir mercados, melhorar resultados de pesquisa, garantir conformidade regulatória, gerenciar riscos e maximizar o ROI, entre outros benefícios.
Para acessar com facilidade as funcionalidades do IBM SPSS Statistics, nós as dividimos em categorias, seguindo o respectivo modelo de plano de compras online. Para saber mais sobre a compra das funcionalidades do seu interesse, consulte nossos planos de preços ou fale com um representante de vendas.
Experimente o tour interativo do produto SPSS Statistics para ver como é fácil extrair insights acionáveis para otimizar suas decisões.
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, como estatísticas descritivas, regressão linear, técnicas de estatísticas bivariadas e integração com R e Python.
Recursos Custom Tables e Advanced Statistics
Os recursos incluídos nos grupos de Custom Tables e Advanced Statistics permitem aos usuários criar e compartilhar tabelas interativas com facilidade. É possível analisar dados de forma mais abrangente com regressão não linear, logística, regressão de dois estágios (2SLS), modelagem linear generalizada e análise de sobrevivência.
Recursos Forecasting e Decision Trees
Os recursos incluídos no grupo de Previsão e Árvores de decisão oferecem capacidades de previsão com ARIMA ( Média Móvel Integrada Autorregressiva) e suavização exponencial. Construa árvores de decisão com base nos quatro algoritmos de crescimento de árvores estabelecidos pela IBM. Você também pode criar modelos preditivos com redes neurais, bem como realizar análises RFM para testar campanhas de marketing.
Recursos de amostragem e testes complexos
Você pode analisar tamanhos de amostras pequenos, lidar com dados ausentes e realizar amostragem complexa. É possível aplicar regressão com escalonamento ótimo e técnicas como Lasso e Elastic Net, além de usar recursos como análise de componentes principais categóricos, escalonamento multidimensional e unfolding, e análise de correspondência múltipla.
Notas de rodapé
*Avaliações de usuários podem ter sido obtidas por meio de incentivos.