Explorer les nouveautés avec SPSS Statistics 29
Présentation
IBM® SPSS Statistics est une puissante plateforme de logiciels statistiques. Il offre une interface conviviale et un ensemble de fonctionnalités robustes qui permettent à votre organisation d'extraire rapidement des informations exploitables de vos données. Des procédures statistiques avancées garantissent une grande précision et une prise de décision de qualité. Toutes les facettes du cycle de vie de l'analyse sont incluses, depuis la préparation et la gestion des données jusqu'à l'analyse et la génération de rapports.
Editions académiques de SPSS Statistics
Pour les institutions et les administrateurs
Pour les étudiants et les professeurs
Avantages
Simplicité d'utilisation
Intégré avec l'open source
Exhaustivité
Flexibilité
Options d'achat
Faites votre choix parmi des options flexibles
Fonctionnalités
Interface utilisateur intuitive
Effectuez des analyses puissantes sans expérience du codage au sein d'une interface glisser-déposer.
Visualisations de données avancées
Générez des visualisations et exportez facilement dans de nombreux formats de fichier afin de communiquer efficacement les résultats.
Préparation automatisée des données
Garantit que les données sont claires, bien organisées et prêtes à être analysées.
Conditionnement efficace des données
Identifiez les valeurs non valides, affichez les modèles des données manquantes et récapitulez les distributions de variables.
Stockage local des données
Augmentez la sécurité des données en stockant les fichiers et les données sur votre ordinateur plutôt que dans le cloud.
Nouveautés
Série Tech Talk
Conseils sur SPSS Statistics 29 pour aider à la fois les novices et les experts en statistiques à extraire des connaissances plus riches des données
Guide d'apprentissage
Vidéos, visites de produits, tutoriels et informations supplémentaires pour vous aider à accélérer l'analyse des données avec SPSS Statistics
Images des produits
Procédures bayésiennes

Procédures bayésiennes
Estimez les facteurs bayésiens et les distributions postérieures pour les paramètres.
Réseau de perceptron multicouche (MLP)

Réseau de perceptron multicouche (MLP)
Prévoyez ou classifiez les résultats à l'aide de modèles de réseaux neuronaux.
Moyennes marginales estimées

Moyennes marginales estimées
Comparez les moyennes de groupe à l'aide d'une approche de modèle linéaire général.
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