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Visualisation des données IBM SPSS Statistics
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IBM SPSS Statistics est le choix idéal pour l'analyse des données et vous permet de mener le processus analytique du début à la fin. En plus des fonctionnalités de préparation des données, de gestion des données, de gestion des résultats et de création de graphiques, SPSS Statistics offre de puissantes capacités de visualisation des données, notamment des graphiques, des tracés et des animations.

Ces représentations visuelles illustrent les relations complexes entre les données, ainsi que les analyses axées sur les données d’une manière facile à comprendre.

Découvrez la puissance de la visualisation des données dans la visite guidée du produit SPSS Statistics.
Avantages SPSS Statistics et ses capacités de visualisation des données vous permettent d'explorer rapidement vos données, de formuler des hypothèses pour davantage de tests, d'effectuer des procédures pour révéler les relations entre les variables, de créer des clusters, d'identifier les tendances et de faire des prédictions précises. Parmi les autres avantages, il faut mentionner :
Découvrir des modèles

Identifiez les modèles et tendances au sein de grands ensembles de données grâce à des capacités de visualisation telles que les nuages de points, les graphiques linéaires et les cartes de chaleur. Comprenez les corrélations entre les variables ou détectez la saisonnalité dans les séries chronologiques.

Détecter les données aberrantes

Améliorez la qualité de l'analyse des données en identifiant avec précision les données aberrantes au sein des ensembles de données pour obtenir des informations et interprétations statistiques plus fiables.

Surveiller les changements

Visualisez les tendances temporelles avec des graphiques et des lignes de tendance des séries chronologiques pour suivre avec précision les changements des données. De cette façon, vous pouvez prévoir plus précisément les résultats futurs et comprendre l'impact des interventions.

Effectuer des simulations

Utilisez des techniques de simulation telles que les Exact Tests et les méthodes de Monte Carlo pour construire des modèles robustes, visualiser les distributions de probabilité et évaluer les risques lorsque les entrées sont incertaines.

Comprendre la distribution

Utilisez des histogrammes, des graphiques de densité et des boîtes à moustaches pour analyser la distribution et la variabilité des données. La visualisation de la distribution des données permet d'évaluer la normalité, l'asymétrie ou le kurtosis afin d'identifier les techniques d'analyse statistique appropriées.

Présenter les résultats

Communiquez efficacement les informations complexes fondées sur les données en incluant des graphiques et des tableaux personnalisés dans les articles de recherche, les présentations et les rapports, améliorant ainsi la présentation des résultats.

Ce que vous pouvez faire
Graphiques catégoriels
  • Barre 3D : simple, cluster et empilée.
  • Barre : simple, cluster, empilée, ombre portée et 3D. 
  • Ligne : simple, multiple et ligne de chute. 
  • Zone : simple et empilée. 
  • Camembert : simple, éclaté et effet 3D.
  • Haut-bas : haut-bas-fermeture, différence de zone et barre de plage. 
  • Boîte à moustaches : simple et groupée. 
  • Barre d'erreur : simple et groupée. 
  • Barres d'erreur : ajouter aux graphiques en barres, en lignes et en zones ; niveau de confiance ; écart type ; ou erreur standard. Axes Y doubles et sous-groupes superposés, afficher les pics sur la ligne.
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Nuages de points
  • Lignes de tendance : régression linéaire, quadratique ou cubique ; contrôle de l'intervalle de confiance pour les statistiques totales ou bivariées.
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Graphiques de densité
  • Pyramides des populations : axe miroir pour comparer les distributions, avec ou sans courbe normale.
  • Graphiques en points : les points empilés montrent la distribution : symétrique, empilé et linéaire.
  • Histogrammes : avec ou sans courbe normale ; options de regroupement personnalisées.
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Dernières améliorations
Modèles AFT paramétriques La nouvelle procédure démarre la procédure de modèle de survie paramétrique avec des données de durée de vie non récurrentes. Les modèles de survie paramétriques supposent que le temps de survie suit une distribution connue et cette analyse ajuste les modèles de temps de défaillance accélérés avec leurs effets de modèle proportionnels au temps de survie.

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FAQ

La forme la plus ancienne de visualisation de données remonte aux Égyptiens. Au fil du temps, les visualisations de données ont été utilisées pour des applications plus larges, notamment dans les domaines économique, social et de la santé. Aujourd'hui, les techniques de visualisation courantes comprennent :

  • Tableaux : il s'agit de lignes et de colonnes utilisées pour comparer des variables.
  • Diagrammes circulaires et graphiques en barres empilés : ces graphiques sont divisés en sections qui représentent des parties d'un tout. Ils offrent un moyen simple d'organiser les données et de comparer la taille de chaque composant à un autre.
  • Graphiques linéaires et en aires : ces graphiques montrent l'évolution d'une ou de plusieurs quantités en traçant une série de points de données dans le temps et sont fréquemment utilisés dans le cadre de l'analyse prédictive. Les graphiques linéaires utilisent des lignes pour démontrer ces changements, tandis que les graphiques en aires connectent les points de données avec des segments de ligne, empilant les variables les unes sur les autres et utilisant la couleur pour distinguer les variables.
  • Histogrammes : ce graphique représente la distribution des nombres en utilisant un graphique à barres (sans espaces entre les barres), représentant la quantité de données qui tombe dans une plage particulière. Cette représentation visuelle permet à l'utilisateur d'identifier facilement les données aberrantes au sein d'un ensemble de données particulier.
  • Nuages de points : ces visuels sont utiles pour révéler la relation entre deux variables et sont couramment utilisés dans l'analyse de régression des données.
  • Cartes de chaleur : ces représentations graphiques aident à visualiser les données comportementales par emplacement.
  • Cartes hiérarchiques : affiche les données hiérarchiques sous forme d'un ensemble de formes imbriquées, généralement des rectangles. Les cartes hiérarchiques sont idéales pour comparer les proportions entre les catégories via leurs tailles de zone.

La visualisation de données peut être utilisée à diverses fins, et pas seulement par les data scientists. Les équipes de direction peuvent utiliser ces outils pour détailler la structure et la hiérarchie organisationnelle. Les exercices de visualisation de données sont également couramment utilisés pour stimuler la génération d'idées au sein des équipes afin de transmettre des idées, des tactiques ou des processus, et de capturer les concepts clés, les tendances et les relations cachées au sein des données non structurées.

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Autres moyens d’information Communauté Documentation Ressources Support
Notes de bas de page

*Les avis des utilisateurs peuvent avoir été obtenus dans le cadre d’une mesure incitative.