Was ist IBM SPSS Data Preparation?

IBM® SPSS® Data Preparation nutzt fortgeschrittene Verfahren, um die Phase der Datenaufbereitung zu optimieren, und liefert so schneller präzisere Datenanalyseergebnisse. Wählen Sie eines der automatisierten Verfahren für die Datenaufbereitung aus, um schneller Ergebnisse zu erzielen, oder wählen Sie andere Methoden aus, um komplexere Datensätze aufzubereiten. Identifizieren Sie - einfach und unkompliziert - verdächtige oder ungültige Fälle, Variablen und Datenwerte. Zeigen Sie Muster für fehlende Daten an, fassen Sie variable Verteilungen zusammen und steigern Sie die Genauigkeit bei der Arbeit mit Algorithmen, die für nominale Attribute entwickelt wurden.

Dieses Modul ist in der SPSS Professional-Edition für On-Premises-Umgebungen und in der Base Edition für Abonnements enthalten.

Feature-Highlights

Registerkarte Variables

Das Dialogfenster Validate Data wird zur Überprüfung von Daten verwendet. Auf der Registerkarte Variables werden die Variablen in Ihrer Datei angezeigt. Beginnen Sie mit der Auswahl der gewünschten Variablen und verschieben Sie diese in die Liste Analysis Variables.

Basisprüfungen

Sie können Basisprüfungen angeben, die auf die Variablen und Fälle in Ihrer Datei angewendet werden sollen. Sie können z. B. Berichte abrufen, in denen Variablen mit einem hohen Prozentsatz an fehlenden Werten oder leeren Fällen identifiziert werden.

Standardmäßige und angepasste Regeln

Wenden Sie Regeln auf individuelle Variablen an, die ungültige Werte identifizieren, d. h. Werte außerhalb eines gültigen Bereichs oder fehlende Werte. Sie können auch eigene Regeln und variablenübergreifende Regeln festlegen oder vordefinierte Regeln anwenden.

Empfehlungen

Die automatisierte Datenaufbereitung liefert Empfehlungen und bietet dem Benutzer die Möglichkeit, diese Empfehlungen detailliert zu analysieren.

Daten in einem einzigen Arbeitsschritt vorbereiten — automatisch

Die manuelle Datenaufbereitung ist ein komplexer und zeitaufwendiger Prozess. Wenn Sie schnell Ergebnisse erreichen müssen, können Sie mit dem ADP-Verfahren in nur einem Schritt Qualitätsfehler erkennen und beheben sowie fehlende Werte zuordnen. Die ADP-Funktion liefert einen leicht verständlichen Bericht mit zahlreichen Empfehlungen und Darstellungen, damit Sie die richtigen Daten zur Verwendung in der Analyse bestimmen.

Zusätzliche Optionen für die Datenaufbereitung

Führen Sie automatische Datenprüfungen durch und vermeiden Sie zeitaufwendige, umständliche manuelle Prüfungen durch die Verwendung des Verfahrens zur Datenprüfung. Über dieses Verfahren können Sie Regeln anwenden, um kategoriale oder kontinuierliche Datenprüfungen auf der Basis der Maßzahl der jeweiligen Variablen durchzuführen. Sie können anschließend die Gültigkeit der Daten bestimmen und verdächtige Fälle vor der Analyse nach eigenem Ermessen entfernen oder korrigieren.

Zugriff auf vielfältige Funktionen

SPSS Data Preparation umfasst Funktionen wie Datenvalidierung, automatisierte Datenaufbereitung, optimales Binning und Identifizierung von ungewöhnlichen Fällen.

Einteilung oder Festlegung von Trennwerten für Skalenvariablen

Mit dem Verfahren für das optimale Binning können Sie Algorithmen, die für nominale Attribute, wie z. B. Naive Bayes- und Logit-Modelle, entwickelt wurden, präziser verwenden. Optimales Binning ermöglicht es Ihnen, Skalenvariablen in Bins einzuordnen oder für diese Variablen Trennwerte zu erstellen.

Auswahl zwischen drei Arten von optimalem Binning

Wählen Sie eine dieser Methoden für das optimale Binning zur Vorverarbeitung von Daten vor der Modellerstellung aus:

1) Nicht überwacht: Erstellen Sie Bins mit gleicher Anzahl.
2) Überwacht: Beziehen Sie die Zielvariable mit ein, um Trennwerte festzulegen. Diese Vorgehensweise ist präziser als die nicht überwachte Methode, allerdings ist sie auch rechenintensiver.
3) Hybrider Ansatz: Kombinieren Sie in diesem Ansatz die nicht überwachte und die überwachte Methode miteinander. Diese Methode bietet sich insbesondere bei großen Mengen unterschiedlicher Werte an.

Produktabbildungen

Technische Details

SPSS Data Preparation — Informationen zum Kauf

  • Bei On-Premises-Umgebungen: Professional Edition kaufen
  • Bei Abonnements: Base Edition kaufen

Hardwarevoraussetzungen

  • Prozessor: mindestens 2 GHz
  • Anzeige: mindestens 1024 x 768
  • Hauptspeicher: 4 GB RAM erforderlich, mindestens 8 GB RAM empfohlen
  • Festplattenspeicher: 2 GB oder mehr

Next Steps

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