Platform perangkat lunak IBM® SPSS® menawarkan analisis statistik canggih, perpustakaan algoritme pembelajaran mesin yang luas, analisis teks, ekstensibilitas sumber terbuka, integrasi dengan data besar, dan penyebaran tanpa batas ke dalam aplikasi.
Kemudahan penggunaan, fleksibilitas, dan skalabilitasnya membuat SPSS dapat diakses oleh pengguna dari semua tingkat keahlian. Terlebih lagi, ini cocok untuk proyek dengan berbagai ukuran dan tingkat kerumitan, serta dapat membantu Anda menemukan peluang baru, meningkatkan efisiensi, dan meminimalkan risiko.
Dalam keluarga produk perangkat lunak SPSS, IBM SPSS Statistics mendukung pendekatan pengujian hipotesis top-down terhadap data Anda, sementara IBM SPSS Modeler memaparkan pola dan model yang tersembunyi dalam data melalui pendekatan pembuatan hipotesis bottom-up.
Studio AI yang menyatukan pembelajaran mesin tradisional dengan kemampuan AI generatif baru yang didukung oleh model dasar
SPSS Statistics untuk Siswa
Menyiapkan dan menganalisis data dengan antarmuka yang mudah digunakan tanpa harus menulis kode.
Pilih dari opsi pembelian termasuk langganan dan lisensi tradisional.
Memberdayakan para pembuat kode, non-kode, dan analis dengan alat bantu sains data visual.
IBM SPSS Modeler membantu Anda memanfaatkan aset data dan aplikasi modern, dengan algoritme dan model yang siap untuk segera digunakan.
IBM SPSS Modeler tersedia di IBM Cloud Pak for Data. Manfaatkan IBM SPSS Modeler di cloud publik.
Kelola aset analitis, otomatiskan proses, dan bagikan hasil dengan lebih efisien dan aman.
Dapatkan analisis deskriptif dan prediktif, persiapan data, dan penilaian real-time.
Gunakan pemodelan persamaan struktural (SEM) untuk menguji hipotesis dan mendapatkan insight baru dari data.
Buat platform yang dapat membuat analisis prediktif lebih mudah untuk data besar.
Temukan sumber daya dukungan untuk SPSS Statistics.
Dapatkan tips dan insight teknis dari pengguna SPSS lainnya.
Dapatkan perspektif baru melalui bimbingan ahli.
Temukan dukungan Sumber daya untuk IBM SPSS Modeler.
Pelajari cara menggunakan analisis regresi linier untuk memprediksi nilai suatu variabel berdasarkan nilai variabel lainnya.
Pelajari bagaimana regresi logistik memperkirakan probabilitas suatu peristiwa yang terjadi, berdasarkan kumpulan data variabel independen.
Pelajari prosedur statistik baru, alat visualisasi data, dan peningkatan lainnya dalam SPSS Statistics 29.