SPSS Statistics 对贵公司有何用途

大型存储设施的宽视图

IBM® SPSS® Statistics Base Edition 提供支持整个分析过程的各项功能,包括数据准备、描述性统计、线性回归、可视化制图和报告。

您可以访问多种数据格式,而不存在任何数据处理大小限制。 高级数据准备功能有助于避免劳动密集型手动任务。使用超过 30 个分析过程,如双变量统计过程、因子和聚类分析以及自助法。您还可以使用 R 或 Python 扩展功能。

功能聚焦

描述性统计

使用描述性过程汇总标度变量并使之标准化。使用平均值、汇总和 OLAP 多维数据集等过程,研究标度变量与分类变量之间的关系。

预测模型

使用线性、有序或偏最小二乘回归等方法,根据因变量与预测变量的关系对因变量的值进行建模。

数据准备

使用高级技术来简化数据准备阶段,加快分析速度,并提供准确的结论。

相关性

使用双变量相关或偏相关等过程来测量变量之间的相互关系。

分类

使用探索性工具(如两步、分层或 K 均值聚类分析过程)揭示数据集中原本并不明显的自然分组或聚类。

自助法

可靠地预估标准误差和置信区间,包括平均值、中值、相关系数和回归系数。

图形和图表

通过图表构建器,您可以将预定义图库中的图表类型拖放到画布上。您还可以使用 ROC 分析之类的工具,通过绘制分类测试的敏感性与 (1-特异性) 的关系图来评估模型预测的准确性。

输出选项

以多种格式保存分析结果,包括 HTML、文本、Word、RTF、Excel、PowerPoint(97 或更高版本)和 PDF。 可采用受支持的图形格式之一快速导出图表。

此版本包含以下功能:

此版本包含以下功能:

数据准备

  • 自动化数据准备 - 增强的模型查看器可自动准备数据
  • 验证数据 - 简化了数据分析之前的数据验证过程

  • 异常检测 - 识别多变量环境中的异常个案

  • 最佳分箱

自助法

  • 采样和池化

  • 可以自举的描述性过程(相关/非参数相关、交叉表、描述、检查、频率、平均值、偏相关和 T 检验)

数据访问和管理

  • 比较两个数据文件以实现兼容性
  • 数据准备功能:定义变量属性工具、复制数据属性工具、Visual Bander、识别重复个案、日期/时间向导
  • 数据重组向导(从单个记录到多个记录,从多个记录到单个记录)
  • 直接 Excel 数据访问,更易于从 Excel 和 CSV 导入

  • 将数据导出到 SAS 和当前版本的 Excel,导出/插入到数据库向导
  • 从 IBM Cognos® Business Intelligence 导入数据,与 Dimensions 之间相互导入/导出数据,导入 Stata 文件(直到 V14)
  • 长变量名,更长值标签
  • 可以在一个 SPSS 会话中运行多个数据集

  • ODBC 捕获 - DataDirect 驱动程序和 OLE DB 数据访问
  • 密码保护,SAS 7/8/9 数据文件(包括压缩文件)
  • 文本向导、Unicode 支持和非常长的文本字符串

图表

  • 自动和交叉关联图
  • 基本图形
  • 映射(地理空间分析)
  • 图表库
  • 图表选项

  • 常用图表的图表构建器 UI
  • 多个响应变量的图表
  • 自定义图表的图形生成语言
  • 交互式图形 - 可编写脚本

  • 叠加图和双 Y 轴图表
  • 带面板的图表
  • ROC 分析
  • 时间序列图表

输出

  • 案例摘要
  • 样式输出
  • 条件格式化

  • 码本
  • 将图表导出为 Microsoft 图形对象
  • 将模型作为 XML 导出到 SmartScore

  • 导出到 PDF
  • 导出到 Word/Excel/PowerPoint
  • HTML 输出

经过改进的大型透视表性能

  • OLAP 多维数据集/透视表
  • 输出管理系统
  • 输出脚本编制

  • 在行和列中报告摘要
  • 搜索和替换
  • 智能设备(平板电脑和手机)

  • 从表到图形的转换
  • Web 报告

帮助功能

  • 应用示例
  • 索引

  • 统计指导
  • 教程

  • 扩展

数据编辑器增强功能

  • 用户定义元数据的自定义属性
  • 拼写检查程序

  • 拆分器控件
  • 宽数据的变量集

  • 变量图标

扩展的可编程性

  • 自定义 UI 构建器增强功能(与 Python 和 R 无缝协作,可以在 IBM SPSS Modeler 中使用)
  • 新建扩展中心
  • 用于扩展的自定义对话框构建程序

  • 流控制或语法作业
  • 偏最小二乘回归
  • 用于前端脚本编制的 Python、.NET 和 Java

  • 与 SAS DATA STEP 等效的 SPSS
  • 支持 R 算法和图形
  • 用户定义的过程

统计

  • ANOVA(仅在语法中)、单向 ANOVA
  • 聚类、两步聚类:分类和连续数据/大数据集
  • 关联 - 双变量相关、偏相关、距离相关
  • 定义变量集、描述性比率统计 (PVA)
  • 描述性统计、平均值、比率、汇总数据
  • 两步聚类和新非参数检验经过增强的模型查看器

  • 探索、交叉表、频率
  • 因子分析、判别分析
  • 地理空间分析(STP 和 GSAR)
  • 经过改进的频率、交叉表和描述性统计性能 (Statistics Base Server)
  • 矩阵运算、Monte Carlo 模拟
  • 最近邻元素分析、新非参数检验

  • 自动线性模型、有序回归 (PLUM) 和普通最小二乘回归
  • PP 图、QQ 图、辅助 SPC 图表的规则检查
  • 可靠性和 ALSCAL 多维标度
  • ROC 曲线,比较 ROC 曲线
  • T 检验:成对样本、独立样本、单样本
  • 功效分析、加权 Kappa

多线程算法

  • SORT