A la une

Analysez les différences entre les catégories

Utilisez l'analyse des correspondances pour afficher et analyser avec plus de facilité les différences entre les catégories.

Intégrez des informations supplémentaires

Intégrez très facilement des informations supplémentaires sur des variables additionnelles.

Révélez des associations et des relations

Par exemple, utilisez la normalisation symétrique pour générer un diagramme de double projection, afin que vous puissiez mieux visualiser les associations.

Utilisez facilement les données catégorielles

Bénéficiez d'outils vous permettant d'analyser et d'interpréter vos données multivariées et leurs relations sans difficulté et de façon plus complète.Par exemple, déterminer quelles caractéristiques les consommateurs associent le plus étroitement à votre produit ou à votre marque, ou comment les clients perçoivent votre produit par rapport à d'autres produits que vous-même ou vos concurrents proposez.

Utilisez des procédures de régression catégorielle

Prévoyez les valeurs d'une variable de sortie nominale, ordinale ou numérique à partir d'une combinaison de prédicteurs indépendants numériques et ordonnés ou non ordonnés. Utilisez la régression avec le dimensionnement optimal pour décrire, par exemple, comment la satisfaction au travail peut être prévue à partir de la catégorie professionnelle, de la région géographique et de la quantité de déplacements professionnels.

Tirez parti du dimensionnement optimal

Quantifiez les variables de manière à maximiser le R multiple.Le dimensionnement optimal peut être appliqué aux variables numériques lorsque les résidus sont anormaux ou que les variables explicatives ne sont pas associées de façon linéaire à la variable dépendante. Des méthodes de régularisation comme la régression de crête, le Lasso et l'Elastic Net peuvent améliorer la précision de la prévisionen stabilisant les estimations des paramètres.

Présentez vos résultats plus clairement grâce aux cartes perceptuelles

Utilisez les techniques de réduction des dimensions pour visualiser des relations dans vos données. Les graphiques récapitulatifs affichent les variables ou catégories similaires, ce qui vous permet d'obtenir des informations sur les relations existant entre plus de deux variables.

Obtenez ces techniques de dimensionnement optimal et de réduction des dimensions

Les techniques utilisées sont l'analyse des correspondances (CORRESPONDENCE), la régression catégorielle (CATREG), l'analyse des correspondances multiples (MULTIPLE CORRESPONDENCE), CATPCA, l'analyse des corrélations canoniques non linéaires(OVERALS), le dimensionnement de proximité (PROXSCAL) et le dimensionnement des préférences (PREFSCAL).

Détails techniques

Logiciels requis

IBM SPSS Categories requiert une licence de base IBM SPSS Statistics valide.

  • Prérequis : IBM SPSS Statistics

Configuration matérielle

  • Processeur : 2 GHz minimum
  • Affichage : 1024*768 ou plus
  • Mémoire : 4 Go de RAM requis, 8 Go de RAM ou plus recommandé
  • Espace disque : 2 Go au minimum

Voir le fonctionnement

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