SPSS Statistics 27 est maintenant disponible
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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 plus rapidement les jeux de données vastes et complexes avec des procédures statistiques avancées qui permettent d'assurer une haute précision 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 plus facilement votre logiciel avec des options de déploiement flexibles.
SPSS Statistics est disponible pour les systèmes d'exploitation Windows et Mac.
→ Visite guidée de SPSS Statistics
Une puissante plateforme logicielle d'analyse statistique
Facile à utiliser
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 non valides, en affichant les schémas de données manquantes et en synthétisant les distributions de variables.
Rapide et fiable
Analysez d'importants jeux de données et préparez les données en une seule étape grâce à la préparation automatisée 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.
Voir SPSS Statistics en action
Graphique en nuage de points de scores discriminants
Procédures bayésiennes
Réseau de perceptron multicouche (MLP)
Moyennes marginales estimées
Essayer ou acheter une solution leader en matière d'analyse prédictive
SPSS Statistics 27 : Nouvelle version
Découvrez les nouveaux algorithmes statistiques, la productivité accrue et les améliorations de fonctionnalités incluses dans la nouvelle version pour accélérer vos analyses.
Essai gratuit de 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
G2 Crowd a désigné SPSS Statistics comme leader dans la catégorie Logiciels d'analyse statistique pour l'hiver 2020.
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 facilement les bons clients et améliorez les résultats de vos campagnes.
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.
Analyse conjointe
Ayez une meilleure compréhension et appréhendez mieux vos décisions d'achat.
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.