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SPSS Statistics
Le logiciel IBM SPSS Statistics offre un ensemble puissant de fonctionnalités statistiques qui permettent à votre organisation de tirer le meilleur parti des informations précieuses fournies par vos données. En examinant vos données en détail, vous pouvez découvrir des informations qui vous permettront d’améliorer la prise de décision. Vous pourrez ainsi développer les marchés, améliorer les résultats de la recherche, assurer la conformité réglementaire, gérer les risques, optimiser votre ROI et bien plus encore.
Pour vous permettre d’accéder facilement aux fonctionnalités d’IBM SPSS Statistics, nous les avons divisées en catégories, selon le modèle de plan d’achat en ligne d’IBM SPSS Statistics. Pour plus d’informations sur l’achat des fonctionnalités qui vous intéresse, nous vous recommandons de consulter nos tarifs ou de contacter un représentant commercial.
Essayez la visite interactive des produits SPSS Statistics pour découvrir avec quelle facilité vous pouvez extraire des informations exploitables pour optimiser vos décisions.
Vous aider à en faire davantage avec plus de rapidité et d’efficacité.
L’édition de base d’IBM SPSS offre des outils robustes de gestion des données et de visualisation, ainsi que des capacités analytiques statistiques avancées telles que les statistiques descriptives, la régression linéaire, les techniques de statistiques bivariées et l’intégration à R et Python.
Les fonctionnalités présentées sous Custom Tables et Advanced Statistics permettent aux utilisateurs de concevoir et de partager facilement des tableaux interactifs. Vous pouvez analyser les données de manière plus complète grâce à la régression non linéaire, à la régression logistique, à la régression des moindres carrés en deux étapes, à la modélisation linéaire généralisée et à l’analyse de survie.
Les fonctionnalités incluses dans le groupe Forecasting et Decision Trees fournissent des capacités de prévision ARIMA (AutoRegressive Integrated Mobing Average) et de lissage exponentiel. Créez des arbres de décision à l’aide des quatre algorithmes de croissance d’arbres établis d’IBM. Vous pouvez également créer des modèles prédictifs de réseaux neuronaux et effectuer des analyses RFM pour tester des campagnes marketing.
Vous pouvez analyser des échantillons de petite taille, gérer les données manquantes et effectuer des échantillonnages complexes. Vous pouvez utiliser la régression avec codage optimal et des techniques telles que la méthode lasso et celle du filet élastique, et utiliser des fonctionnalités telles que l’analyse des composantes principales catégorielles, le codage et le dépliage multidimensionnels et l’analyse des correspondances multiples.