Was SPSS Statistics für Ihr Unternehmen tun kann

Weitwinkelansicht einer großen Speicheranlage

IBM® SPSS® Statistics Base Edition bietet Funktionen, die den gesamten Analyseprozess unterstützen, einschließlich Datenvorbereitung, deskriptive Statistiken, lineare Regression, visuelle Grafik und Berichterstellung.

Sie können auf mehrere Datenformate für die Datenverarbeitung zugreifen – ganz ohne Limit bezüglich der Menge. Erweiterte Funktionen zur Datenaufbereitung helfen bei der Beseitigung arbeitsintensiver manueller Aufgaben. Nutzen Sie über 30 analytische Verfahren wie bivariate Statistikprozeduren, Faktor- und Clusteranalyse und Bootstrapping. Sie können Ihre Funktionalität auch mit R oder Python erweitern.

Feature-Highlights

Deskriptive Statistiken

Zusammenfassen und Standardisieren von Skalenvariablen mit Hilfe der deskriptiven Prozedur. Untersuchen Sie Beziehungen zwischen skalierten und kategorialen Variablen mithilfe von means- oder summarize-Prozeduren und OLAP-Würfeln.

Vorhersagemodelle

Modellieren Sie den Wert einer abhängigen Variable anhand ihrer Beziehung zu Prädiktorvariablen unter Verwendung von Verfahren wie der linearen, ordinalen oder Partial Least Squares-Regression.

Datenaufbereitung

Verwenden Sie fortschrittliche Techniken, um die Datenvorbereitungsphase zu rationalisieren und so schnellere Analysen und präzise Schlussfolgerungen zu liefern.

Korrelationen

Messen Sie, wie Variablen miteinander in Beziehung stehen, indem Prozeduren wie bivariate Korrelationen oder partielle Korrelationen verwendet werden.

Klassifizierung

Decken Sie natürliche Gruppierungen oder Cluster innerhalb eines Datenbestands auf, die sonst unter Verwendung von explorativen Tools wie z. B. zweistufigen, hierarchischen oder k-means-Cluster-Analyseprozeduren nicht „sichtbar wären.

Bootstrapping

Erhalten Sie robuste Schätzungen von Standardfehlern und Vertrauensintervallen für Schätzungen einschließlich Mittelwert, Median, Korrelationskoeffizient und Regressionskoeffizient.

Diagramme und Grafiken

Mit Chart Builder können Sie Drag-and-Drop-Diagrammtypen aus einer vordefinierten Galerie auf Ihre „Leinwand“ holen. Sie können auch Werkzeuge wie die ROC-Analyse verwenden, um die Genauigkeit von Modellvorhersagen zu bewerten, indem Sie die Empfindlichkeit gegenüber (1-Spezifität) eines Klassifikationstests aufzeichnen.

Ausgabeoptionen

Speichern Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse in mehreren Formaten, einschließlich HTML, Text, Word, RTF, Excel, PowerPoint (97 oder höher) und PDF. Exportieren Sie Diagramme schnell in eines der unterstützten Grafikformate.

Diese Edition enthält die folgenden Features:

Diese Edition enthält die folgenden Features:

Datenaufbereitung

  • Automatisierte Datenaufbereitung: erweiterter Modell-Viewer für die automatisierte Datenaufbereitung
  • Datenvalidierung: Optimieren des Validierungsverfahrens von Daten vor der Analyse

  • Anomalieerkennung: Identifizieren von ungewöhnlichen Fällen in einer multivariaten Umgebung

  • Optimales Binning

Bootstrapping

  • Stichproben und Pooling

  • Beschreibende Prozeduren, die bootstrapaziert werden können (Korrelationen/nicht parametrische Korrelationen, Kreuztabellen, Beschreibung, Prüfung, Frequenzen, Mittelwerte, partielle Korrelationen, T-Tests)

Datenzugriff und -management

  • Zwei Datendateien auf Kompatibilität vergleichen
  • Datenvorbereitungsfunktionen: Define Variable Properties-Tool; Copy Data Properties-Tool, Visual Bander, Identify Duplicate Cases; Date/Time-Assistent
  • Data Restructure Wizard (Einzeldatensatz für mehrere Datensätze, mehrere Datensätze in einem einzelnen Datensatz)
  • Direkter Excel-Datenzugriff, einfacherer Import aus Excel und CSV

  • Exportieren von Daten in SAS und aktuelle Versionen von Excel, Export-/Einfügen in Datenbank-Assistent
  • Importieren von Daten aus IBM Cognos® Business Intelligence, Import/Export nach/aus Dimensionen, Import von Stata-Dateien (bis V14)
  • Lange Variablennamen, längere Wertbeschriftungen
  • Es können mehrere Datasets in einer SPSS-Sitzung ausgeführt werden

  • ODBC Capture: DataDirect-Treiber, OLE DB-Datenzugriff
  • Kennwortschutz, SAS 7/8/9-Datendateien (einschließlich komprimierter Dateien)
  • Textassistent, Unicode-Unterstützung, sehr lange Textzeichenfolgen

Diagramme

  • Automatische und Kreuzkorrelationsdiagramme
  • Basisdiagramme
  • Zuordnung (georäumliche Analyse)
  • Diagrammgalerie
  • Diagrammoptionen

  • Diagramm Builder-Benutzerschnittstelle für häufig verwendete Diagramme
  • Diagramme für mehrere Antwortvariablen
  • Grafische Produktionssprache für benutzerdefinierte Diagramme
  • Interaktive Diagramme: skriptfähig

  • Overlay-und Dual-Y-Diagramme
  • Paneled-Diagramme
  • ROC-Analyse
  • Zeitreihendiagramme

Ausgang

  • Kurze Fallbeschreibungen
  • Style-Ausgabe
  • Bedingte Formatierung

  • Codebuch
  • Diagramme als Microsoft-Grafikobjekt exportieren
  • Modell als XML nach SmartScore exportieren

  • Exportieren nach PDF
  • Export nach Word/Excel/PowerPoint
  • HTML-Ausgabe

Verbesserte Leistung für große Pivot-Tabellen

  • OLAP-Cubes/Pivot-Tabellen
  • Ausgabeverwaltungssystem
  • Ausgabeskripts

  • Zusammenfassungen in Zeilen und Spalten
  • Suchen und Ersetzen
  • Smarte Geräte (Tablets und Telefone)

  • Konvertierung Tabelle-Diagramm
  • Webberichte

Hilfefunktionen

  • Anwendungsbeispiele
  • Index

  • Statistikcoach
  • Tutorial

  • Extensions

Erweiterungen des Dateneditors

  • Individuelle Attribute für benutzerdefinierte Metadaten
  • Rechtschreibprüfung

  • Splitter-Controls
  • Variablensets für breite Daten

  • Variable Symbole

Erweiterte Programmierbarkeit

  • Benutzerdefinierte UI-Builder-Erweiterungen (arbeiten nahtlos mit Python und R zusammen und können in IBM SPSS Modeler verwendet werden)
  • Hub für neue Erweiterungen
  • Benutzerdefinierter Dialog-Generator für Erweiterungen

  • Flow-Steuerung oder Syntaxjobs
  • Partial Least Squares-Regression
  • PythonNET und Java für Front-End-Skripting

  • SPSS-Äquivalent des SAS-DATA-STEP
  • Unterstützung für R-Algorithmen und -Grafiken
  • Benutzerdefinierte Prozeduren

Statistiken

  • ANOVA (nur in Syntax), One-way ANOVA
  • Cluster, Zwei-Schritt-Cluster: kategorische und kontinuierliche Daten/große Datenbestände
  • Korrelieren: bivariate, partiell, Distanzen
  • Definieren von Variablensets, Deskriptive Verhältnisstatistiken (PVA)
  • Beschreibend, Mittel, Verhältnis, Zusammenfassung der Daten
  • Erweiterte Modellanzeige für zwei-Schritt-Cluster und neue nicht-parametrische Tests

  • Erkunden, Kreuztabellen, Frequenzen
  • Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse
  • Georäumliche Analytik (STP und GSAR)
  • Verbesserte Leistung für Frequenzen, Kreuztabellen, Beschreibungen (Statistics Base Server)
  • Matrix-Operationen, Monte-Carlo-Simulation
  • Nächster Nachbar-Analyse, neue nicht parametrische Tests

  • Automatische lineare Modelle, ordinale Regression (PLUM), Kleinst-Quadrate-Regression
  • PP-Diagramme, QQ-Diagramme, Regelprüfung für sekundäre SPC-Diagramme
  • Zuverlässigkeit und ALSCAL multidimensionale Skalierung
  • ROC-Kurve, ROC-Kurven vergleichen
  • T-Tests: Stichproben, unabhängige Stichproben, One-Samples
  • Leistungsanalyse, Gewichtetes Kappa

Multithread-Algorithmen

  • SORT