功能聚焦

分析类别间的差异

使用对应分析更轻松地呈现和分析类别间的差异。

纳入补充信息

轻松纳入有关其他变量的补充信息。

发现关联和关系

例如,使用对称标准化生成双标图,以便您更清楚地查看关联。

轻松使用分类数据

得益于工具的使用,您能够更完整地分析和解释多变量数据及其关系。例如,了解具有哪些特征的消费者与您的产品或品牌关系最密切,或者确定与您或竞争对手提供的其他产品相比,客户对您产品的认知情况。

使用分类回归过程

根据数字及有序或无序分类预测变量的组合,预测名义变量、顺序变量或数字结果变量的值。使用最优尺度回归过程来描述有关情况,例如,如何根据工作类别、地理区域和出差天数预测工作满意度。

利用最优尺度

量化变量,以便实现 Multiple R 最大化。当残差为非正态或当预测变量与结果变量并非线性相关时,可以对数字变量应用最优尺度。Ridge 回归、Lasso 和 Elastic Net 等规则化方法可通过稳定参数估计来提高预测准确性。

使用感知图清晰地呈现您的结果

使用降维方法查看数据中的关系。摘要图表显示相似变量或类别,使您了解两个以上变量间的关系。

获取这些最优尺度和降维方法

方法包括对应分析 (CORRESPONDENCE)、分类回归 (CATREG)、多个对应分析 (MULTIPLE CORRESPONDENCE)、CATPCA、非线性典型相关 (OVERALS)、 近似尺度 (PROXSCAL) 和优先尺度 (PREFSCAL)。

技术详细信息

软件需求

IBM SPSS Categories 需要有效的 IBM SPSS Statistics Base 许可证。

  • 必备软件:IBM SPSS Statistics

硬件需求

  • 处理器:2 GHz 或更高主频
  • 显示器:1024*768 或更高
  • 内存:4 GB RAM(必需),8 GB RAM 或更高(建议)
  • 磁盘空间:2 GB 或更大空间

了解工作方式

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