IBM® SPSS Data Preparation utiliza técnicas avanzadas para optimizar la etapa de preparación de datos, entregando resultados de análisis de datos más precisos con mayor rapidez. Elija un procedimiento de preparación de datos automatizado para obtener resultados rápidamente o seleccione otros métodos para preparar conjuntos de datos más complejos. Identifique fácilmente casos, variables y valores de datos sospechosos o no válidos. Vea patrones de datos faltantes, resuma distribuciones de variables y trabaje con mayor precisión con algoritmos diseñados para atributos nominales.
Este módulo está incluido en la edición SPSS Professional para planes on premises y en la edición base para planes de suscripción.
Ahorre un 10 % en una suscripción y complementos al elegir 12 meses con renovación automática.
El cuadro de diálogo Validar datos se utiliza para validar sus datos. La pestaña de variables muestra las variables en su archivo. Comience seleccionando las variables que desee y moviéndolas a la lista de Variables de análisis.
Puede especificar verificaciones básicas para aplicarlas a variables y casos del archivo. Por ejemplo, puede obtener informes que identifiquen variables con un alto porcentaje de valores faltantes o casos vacíos.
Aplique reglas a variables individuales que identifiquen valores no válidos (valores fuera de un rango válido o valores faltantes). También puede crear sus propias reglas, reglas de variables cruzadas o aplicar reglas predefinidas.
La preparación de datos automatizada ofrece recomendaciones y permite a los usuarios profundizar y examinar las recomendaciones.
La preparación manual de datos es un proceso complejo que requiere mucho tiempo. Cuando necesite tener resultados rápidamente, el procedimiento de ADP le ayuda a detectar y corregir errores de calidad e imputar valores faltantes en un solo paso eficiente. La función de ADP proporciona un informe fácil de entender con recomendaciones y visualizaciones integrales para ayudarlo a determinar los datos adecuados que debe utilizar en sus análisis.
Realice verificaciones automáticas de datos y ayude a eliminar las verificaciones manuales y tediosas mediante el procedimiento de validación de datos. Este procedimiento permite aplicar reglas para realizar verificaciones de datos basadas en el nivel de medida de cada variable, ya sea categórica o continua. Luego, determine la validez de los datos y elimine o corrija los casos sospechosos a su discreción antes de realizar análisis.
SPSS Data Preparation incluye funciones como validación de datos, preparación automatizada de datos, agrupación óptima (optimal binning) e identificación de casos inusuales.
Con el procedimiento de agrupación óptima, puede utilizar con mayor precisión algoritmos diseñados para atributos nominales, como Naive Bayes y modelos logit. La agrupación óptima le permite agrupar (o establecer límites) variables de escala.
Elija uno de estos tipos de agrupamiento óptimo para procesar datos antes de la creación del modelo:
1) Sin supervisión: cree contenedores con recuentos iguales.
2) Supervisada: tome en cuenta la variable objetivo para determinar puntos límite. Esta agrupación es más precisa que aquella sin supervisión; sin embargo, también requiere realizar más cómputos.
3) Enfoque híbrido: combina la agrupación óptima sin supervisión y la supervisada. Este método es especialmente útil si tiene una gran cantidad de valores distintos.
- Para on premises: compre la edición profesional
- Para planes de suscripción: Compre la edición básica
- Procesador: 2 GHz o más rápido
- Pantalla: 1024 * 768 o superior
- Memoria: se requieren 4 GB de RAM, se recomiendan 8 GB de RAM o más
- Espacio en disco: 2 GB o más