Découvrez comment les utilisateurs de SPSS Statistics accélèrent la rentabilisation avec l'analyse.
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Pourquoi IBM SPSS Statistics ?
IBM® SPSS Statistics est une puissante plateforme de logiciels statistiques. Elle offre un ensemble robuste de fonctionnalités qui permet à votre organisation d'extraire des informations exploitables de ses données.
Avec SPSS Statistics, vous pouvez :
- Analyser et mieux comprendre vos données, et résoudre des problèmes métier et de recherche complexes grâce à une interface conviviale.
- Comprendre rapidement des ensembles de données complexes et volumineux, grâce à des procédures statistiques avancées qui garantissent une précision élevée et une prise de décision de qualité.
- Utiliser des extensions, Python et le code de langage de programmation R permettant une intégration à des logiciels libres.
- Sélectionner et gérer facilement vos logiciels avec des options de déploiement souples.
SPSS Statistics est disponible pour Microsoft Windows et le système d'exploitation Mac.
Des ressources de spécialistes pour vous aider à réussir
Nouveautés
SPSS Statistics 27 : Nouvelle version
Découvrez les nouveaux algorithmes statistiques, ainsi que l'optimisation de la productivité et les améliorations fonctionnelles dans la nouvelle version pour booster vos analyses.
Tutoriel IBM SPSS Statistics
Bénéficiez d'une expérience pratique de SPSS Statistics en analysant un jeu simple de données d'employés et en exécutant divers tests statistiques.
Leader des logiciels d'analyse statistique
Découvrez pourquoi G2 Crowd a nommé SPSS Statistics parmi les leaders des logiciels d'analyse statistique de l'hiver 2020.
Découvrez les nouveautés de SPSS Statistics 27.0.1.0.
Découvrez les nouveautés de SPSS Statistics 27.0.1.0. Lire le blog
Une puissante plateforme logicielle d'analyse statistique
Simplicité d'utilisation
Effectuez des analyses puissantes et générez facilement des visualisations et des rapports à l'aide d'une interface de type pointer-cliquer, sans aucune expérience de codage.
Conditionnement efficace des données
Réduisez le temps de préparation des données en identifiant les valeurs incorrectes, en affichant les schémas des données manquantes et en récapitulant les distributions de variables.
Rapide et fiable
Analysez des ensembles de données volumineux et préparez des données en une seule étape à l'aide de la préparation automatique des données.
Exhaustivité
Exécutez des statistiques avancées et descriptives, des régressions et plus encore, via une interface intégrée. En outre, vous pouvez automatiser des tâches courantes via la syntaxe.
Intégration open source
Améliorez la syntaxe SPSS avec R et Python à l'aide d'une bibliothèque d'extensions ou en créant les vôtres.
Sécurité des données
Stockez les fichiers et les données sur votre ordinateur plutôt que dans le cloud via une installation de SPSS en local.
Découvrez IBM SPSS Statistics en détail
Graphique en nuage de points de scores discriminants
Procédures bayésiennes
Réseau de perceptron multicouche (MLP)
Moyennes marginales estimées
Explorer les procédures statistiques avancées avec SPSS Statistics
Statistiques avancées
Utilisez une modélisation univariée et multivariée pour des conclusions plus précises lors de l'analyse de relations complexes.
Régression
Prévoyez des résultats catégoriels et appliquez des procédures de régression non linéaire.
Arbres de décisions
Utilisez la classification et les arbres de décisions pour identifier les groupes et les relations et prévoir des résultats.
Marketing direct
Identifiez aisément les clients adéquats et améliorez les résultats de la campagne.
Prévisions
Créez des prévisions de série temporelle quel que soit votre niveau de compétences.
Réseaux neuronaux
Découvrez des relations complexes et améliorez les modèles prédictifs.
Catégories
Prévoyez les résultats et mettez en lumière des relations grâce à des données catégorielles.
Échantillons complexes
Analysez les données statistiques et interprétez les résultats d'enquête à partir d'échantillons complexes.
Tests exacts
Parvenez à des conclusions plus précises avec de petits échantillons ou des occurrences rares.
Valeurs manquantes
Révélez des schémas de données manquantes, estimez les statistiques récapitulatives et imputez les valeurs manquantes.