Cosa può fare SPSS Statistics per il tuo business

Vista dall'alto di una strada che attraversa campi con pannelli solari

IBM® SPSS® Statistics Professional Edition include tutte le funzionalità comprese nella Standard Edition, con in aggiunta le procedure statistiche avanzate relative alla qualità dei dati, alle previsioni, alla classificazione e agli insight per i dati categoriali. 

Sia i principianti che gli utenti più esperti possono utilizzare le funzioni avanzate per sviluppare previsioni affidabili utilizzando i dati delle serie temporali. Utilizza la classificazione e gli alberi decisionali per identificare gruppi e relazioni e prevedere gli esiti. Ottieni conclusioni più valide rilevando i modelli di dati mancanti e immettendo i valori mancanti utilizzando il modulo Valori mancanti di SPSS. Visualizza ed esplora le relazioni e prevedi i valori delle variabili categoriali utilizzando il modulo Categorie SPSS.

Funzioni in evidenza

Previsioni

Sviluppare previsioni affidabili, indipendentemente dalla dimensione del dataset o dal numero di variabili. Le procedure avanzate di impostazione del modello di serie temporali consentono di sviluppare rapidamente le previsioni.

Valori mancanti

Rileva i modelli che si celano dietro i dati mancanti, stima le statistiche di riepilogo e imputa i valori mancanti utilizzando algoritmi statistici per trarre conclusioni più valide.

Categorie

Utilizza le procedure di regressione categoriale per prevedere i valori di una variabile di risultato nominale, ordinale o numerica da una combinazione di variabili predittore categoriali numeriche e ordinate o non ordinate.

Alberi delle decisioni

Crea classificazioni visive e alberi decisionali per identificare i gruppi o prevedere i valori di una determinata variabile. Consente di prevedere o classificare le osservazioni future in base a una serie di regole decisionali.

Questa edizione include tutte le funzioni presenti nella Standard Edition e in aggiunta:

Questa edizione include tutte le funzioni presenti nella Standard Edition e in aggiunta:

Previsioni

  • Media mobile integrata autoregressiva
  • Autoregressione

  • Metodi di livellamento esponenziale di modeler esperti
  • Previsioni di più serie (risultati) contemporaneamente

  • Creazioni di modelli causali temporali
  • Decomposizione stagionale
  • Analisi spettrale

Categorie

  • Analisi delle corrispondenze (ANACOR)
  • Analisi dei componenti principali per i dati categoriali (CATPCA; sostituisce PRINCALS)
  • Regressione Ridge, lasso, Elastic net (CATREG)

  • CORRISPONDENZA
  • Correlazione canonica non lineare (OVERALS)

  • Scaling multidimensionale per le singole differenze che eseguono lo scaling con vincoli (PROXSCAL)
  • Scaling delle preferenze (PREFSCAL; unfolding multidimensionale)
  • Analisi delle corrispondenze multiple

Valori mancanti

  • Tabella dei modelli di dati
  • Imputazione con stima delle medie o regressione

  • Statistiche listwise e pairwise
  • Tabella dei modelli mancanti

  • Assegnazione multipla di dati mancanti
  • Raggruppamento

Alberi delle decisioni

  • C&RT
  • CHAID
  • CHAID esaustivo
  • QUEST