Die Vorteile für Ihr Unternehmen

Mit IBM SPSS Categories können Sie Beziehungen in Ihren Daten darstellen und untersuchen und Ergebnisse auf Basis Ihrer Feststellungen vorhersagen. Dabei kommen kategoriale Regressionsverfahren zum Einsatz, um die Werte einer nominalen, ordinalen oder numerischen Ergebnisvariablen aus einer Kombination aus numerischen und geordneten oder nicht geordneten kategorialen Prädiktorvariablen vorhersagen zu können. Die Software bietet erweiterte Verfahren wie Vorhersageanalyse, statistisches Lernen, Wahrnehmungskarten und Präferenzskalierung.

Interpretieren multivariater Daten

Nutzen Sie die Zugriffsmöglichkeiten auf verschiedene Verfahren, um Ihre multivariaten Daten und deren Beziehungen einfacher analysieren und interpretieren zu können. Sie sind nicht mehr wie bisher durch kategoriale oder hoch dimensionale Daten eingeschränkt.

Zugrundeliegende Beziehungen erkennen

Nutzen Sie Wahrnehmungskarten, Biplots und Triplots, um über die offensichtlichen Zusammenhänge hinauszuschauen.

Nutzung nominaler und ordinaler Daten

Beide Datentypen lassen sich besser verstehen, wenn Verfahren genutzt werden, die konventioneller Regression, Hauptkomponenten und kanonischer Korrelation ähneln, um Ergebnisse vorherzusagen und Beziehungen aufzudecken.

Visuelle Interpretation von Datasets

Erfahren Sie, wie Zeilen und Spalten in großen Tabellen für Ergebnisse, Bewertungen, Rangfolgen oder Ähnlichkeiten zusammenhängen.

Verständliche Präsentation Ihrer Ergebnisse

Vermeiden Sie unübersichtlich aufgebaute Tabellen, damit Beziehungen in Ihren Daten klar zu sehen sind. Nutzen Sie hierfür Wahrnehmungskarten und Biplots.

Neue Regularisierungsmethoden

Verbessern Sie die Vorhersagegenauigkeit mit Ridge-Regression, Lasso und Elastic Net durch Stabilisierung von Parameterschätzungen.

Wichtige Leistungsmerkmale

  • Unterschiede zwischen Kategorien analysieren
  • Ergänzende Informationen einbinden
  • Zuordnungen und Beziehungen offenlegen
  • Einfaches Arbeiten mit kategorialen Daten
  • Verfahren für kategoriale Regressionen nutzen
  • Vorteile der optimalen Skalierung nutzen
  • Verständliche Präsentation Ihrer Ergebnisse mithilfe von Wahrnehmungskarten
  • Diese Verfahren für optimale Skalierung und Dimensionsreduktion sind verfügbar

Produktbilder

Unterschiede zwischen Kategorien analysieren
Unterschiede zwischen Kategorien analysieren
Ergänzende Informationen einbinden
Ergänzende Informationen einbinden
Zuordnungen und Beziehungen offenlegen
Zuordnungen und Beziehungen offenlegen
Einfaches Arbeiten mit kategorialen Daten
Einfaches Arbeiten mit kategorialen Daten
Verfahren für kategoriale Regressionen
Verfahren für kategoriale Regressionen
Vorteile der optimalen Skalierung nutzen
Vorteile der optimalen Skalierung nutzen

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