Erfahren Sie, wie SPSS Statistics-Benutzer die Zeit bis zur Wertschöpfung durch den Einsatz von Analytics beschleunigen.
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Warum IBM SPSS Statistics?
IBM® SPSS Statistics ist eine leistungsfähige statistische Softwareplattform. Sie umfasst eine Reihe robuster Funktionen, mit denen Ihr Unternehmen verlässliche Insights aus seinen Daten extrahieren kann.
SPSS Statistics bietet Ihnen folgende Möglichkeiten:
- Analysieren und Verstehen von Daten, Lösen komplexer Geschäfts- und Forschungsprobleme mittels einer benutzerfreundlichen Schnittstelle.
- Rasches Verstehen umfangreicher und komplexer Datenbestände durch erweiterte statistische Verfahren, die zu hoher Genauigkeit und Qualität in der Entscheidungsfindung beitragen.
- Verwenden von Erweiterungen, Python- und R-Programmiersprachen-Code zur Integration in Open-Source-Software.
- Einfaches Auswählen und Verwalten von Software mit flexiblen Einsatzmöglichkeiten.
SPSS Statistics ist für das Microsoft Windows- und Mac-Betriebssystem verfügbar.
Eine leistungsfähige Softwareplattform für die statistische Analyse
Benutzerfreundlich
Eine Point-and-click-Oberfläche ermöglicht Ihnen die Durchführung leistungsfähiger Analysen und die einfache Erstellung von Visualisierungen und Berichten, ohne dass Sie dafür Erfahrung im Codieren benötigen.
Effiziente Datenaufbereitung
Reduzieren Sie die Datenaufbereitungszeit, indem Sie ungültige Werte ermitteln, Muster fehlender Daten anzeigen und Variablenverteilungen zusammenfassen.
Schnell und zuverlässig
Analysieren Sie große Datenmengen und bereiten Sie Daten in einem einzigen Schritt mit automatisierter Datenaufbereitung auf.
Umfassend
Nutzen Sie eine integrierte Schnittstelle für erweiterte und deskriptive Statistiken, Regression und mehr. Sie können zudem häufige Tasks über die Syntax automatisieren.
Open-Source-Integration
Verbessern Sie die SPSS-Syntax mit R und Python, indem Sie eine Bibliothek mit Erweiterungen verwenden oder eigene Erweiterungen erstellen.
Data Security
Speichern Sie Dateien und Daten auf Ihrem Computer und nicht in der Cloud, indem Sie SPSS lokal installieren.
Weitere Informationen zu IBM SPSS Statistics
Streudiagramm mit Diskriminanz-Scores
Bayessche Verfahren
Mehrschicht-Perzeptron-Netz (MLP)
Geschätzte Randmittel
Neuerungen
SPSS Statistics 27: Neues Release
Erfahren Sie mehr über neue statistische Algorithmen sowie über Produktivitäts- und Funktionsverbesserungen in der neuen Version, die Ihnen noch mehr Analysemöglichkeiten bietet.
IBM SPSS Statistics-Lernprogramm
Sammeln Sie praktische Erfahrung mit SPSS Statistics, indem Sie eine einfache Gruppe von Mitarbeiterdaten analysieren und verschiedene statistische Tests ausführen.
Führende Software für die statistische Analyse
Erfahren Sie, warum SPSS Statistics im Winter 2020 von G2 Crowd als Leader bei Software für statistische Analysen bezeichnet wurde.
Erkunden Sie innovative statistische Verfahren mit SPSS Statistics
Erweiterte Statistiken
Nutzen Sie die univariate und multivariate Modellierung, um genauere Schlussfolgerungen bei der Analyse komplexer Beziehungen zu erhalten.
Regression
Sagen Sie kategoriale Ergebnisse vorher und wenden Sie nicht lineare Regressionsverfahren an.
Entscheidungsbäume
Verwenden Sie Klassifikations- und Entscheidungsbäume, um Gruppen und Beziehungen zu identifizieren und Ergebnisse vorherzusagen.
Direktmarketing
Ermitteln Sie ohne großen Aufwand die richtigen Kunden und verbessern Sie die Kampagnenergebnisse.
Vorhersage
Erstellen Sie zeitreihenbasierte Vorhersagen – unabhängig von Ihren Fachkenntnissen.
Neuronale Netze
Erkennen Sie komplexe Beziehungen und verbessern Sie Vorhersagemodelle.
Kategorien
Nutzen Sie kategoriale Daten, um Ergebnisse vorherzusagen und Beziehungen aufzudecken.
Komplexe Stichproben
Analysieren Sie statistische Daten und interpretieren Sie Umfrageergebnisse auf der Basis komplexer Stichproben.
Conjoint-Analyse
Damit können Sie Kaufentscheidungen besser verstehen und messen.
Exakte Tests
Erreichen Sie genauere Schlussfolgerungen bei kleinen Stichproben oder selten auftretenden Ereignissen.
Fehlende Werte
Decken Sie Muster in fehlenden Daten auf, schätzen Sie Auswertungsstatistiken und imputieren Sie fehlende Werte.