비즈니스에서 SPSS Statistics의 역할
IBM® SPSS® Statistics Base Edition은 데이터 준비, 설명적 통계, 선형 회귀, 비주얼 그래프 및 보고 기능을 포함하여 전체 분석 프로세스를 지원하는 기능을 제공합니다.
사용자는 어떠한 데이터 처리 크기 제한사항 없이도 다양한 데이터 형식에 액세스할 수 있습니다. 고급 데이터 준비 기능을 통해 노동 집약적인 수동 작업을 없앨 수 있습니다. 30개 이상의 분석 프로시저(예: 이변량 통계 프로시저, 요인 및 군집 분석, 부트스트랩핑)를 사용합니다. 또한 R 또는 Python으로 자체 기능을 확장할 수도 있습니다.
주목할 기능
기술 통계
설명 프로시저를 사용하여 스케일 변수를 요약하고 표준화합니다. 평균, 요약 및 OLAP 큐브 등의 프로시저를 사용하여 스케일 및 범주형 변수 간의 관계를 연구합니다.
분류
2단계, 계층 구조 또는 k-평균 클러스터 분석 프로시저 등의 탐색 툴을 사용하여 명확하지 않았을 수도 있는 데이터 세트 내의 자연적 그룹화 또는 클러스터를 밝혀냅니다.
그래프 및 차트
차트 빌더를 사용하여 사용자는 사전 정의된 갤러리에서 캔버스로의 드래그앤드롭 차트 유형을 빌드할 수 있습니다. 또한 ROC 분석 등의 툴을 사용하여 분류 테스트의 민감성 대 (1-특이성)을 플롯팅함으로써 모형 예측의 정확도를 평가할 수도 있습니다.
출력 옵션
HTML, 텍스트, Word, RTF, Excel, PowerPoint(97 이상), PDF 등을 포함한 다양한 형식으로 분석 결과를 저장합니다. 지원되는 그래픽 형식 중 하나로 차트를 빠르게 내보냅니다.
SPSS Statistics Base Edition
이 에디션에는 다음과 같은 기능이 있습니다.
데이터 준비
- 자동화된 데이터 준비 - 자동화된 데이터 준비를 위한 모델 뷰어 개선
- 데이터 검증 - 분석 전의 데이터 검증 프로세스 효율화
- 이상 항목 감지 - 다변량 설정에서 특이 사례 식별
- 최적 구간화
부트스트랩
- 샘플링 및 풀링
- 부트스트랩 가능한 설명 프로시저(상관/비모수 상관, 크로스 탭, 설명, 검사, 빈도, 평균, 부분 상관, T 검정)
데이터 액세스 및 관리
- 호환성을 위해 두 개의 데이터 파일 비교
- 데이터 준비 기능: 변수 특성 정의 툴, 데이터 특성 복사 툴, Visual Bander, 중복 케이스 식별, 날짜/시간 마법사
- 데이터 재구축 마법사(단일 레코드 대 다중 레코드, 다중 레코드 대 단일 레코드)
- 직접 Excel 데이터 액세스, Excel 및 CSV에서 손쉽게 가져오기
- 데이터를 SAS 및 현재 Excel 버전으로 내보내기, 데이터베이스 마법사로 내보내기/삽입
- IBM Cognos® Business Intelligence에서 데이터 가져오기, Dimensions와 양방향으로 가져오기/내보내기, Stata 파일 가져오기(V14 까지)
- 긴 변수 이름, 이보다 긴 값 레이블
- 다수의 데이터 세트를 하나의 SPSS 세션에서 실행할 수 있습니다.
- ODBC 캡처 — DataDirect 드라이버, OLE DB 데이터 액세스
- 비밀번호 보호, SAS 7/8/9 데이터 파일(압축 파일 포함)
- 텍스트 마법사, 유니코드 지원, 매우 긴 텍스트 문자열
그래프
- 자동 및 상호 상관 그래프
- 기본 그래프
- 맵핑(지리 공간 분석)
- 차트 갤러리
- 차트 옵션
- 일반적으로 사용되는 차트의 차트 빌더 UI
- 다중 응답 변수의 차트
- 커스텀 차트의 그래픽 프로덕션 언어
- 대화식 그래프-스크립트 가능
- 오버레이 및 이중 Y 차트
- 패널 차트
- ROC 분석
- 시계열 차트
출력
- 케이스 요약
- 스타일 출력
- 조건부 형식화
- Codebook
- Microsoft 그래픽 오브젝트로 차트 내보내기
- 모델을 XML로서 SmartScore로 내보내기
- PDF로 내보내기
- Word/Excel/PowerPoint로 내보내기
- HTML 출력
대형 피벗 테이블의 성능 향상
- OLAP 큐브/피벗 테이블
- 출력 관리 시스템
- 스크립팅 출력
- 행과 열의 보고서 요약
- 검색 및 대체
- 스마트 디바이스(태블릿 및 전화기)
- 테이블 대 그래프 변환
- 웹 보고서
도움말 기능
- 애플리케이션 예제
- 인덱스
- 통계 코치
- 학습서
- 확장
데이터 편집기 개선사항
- 사용자 정의 메타데이터의 커스텀 속성
- 맞춤법 검사기
- 분리기 제어
- 광역 데이터의 변수 세트
- 변수 아이콘
확장된 프로그램 작동성
- 커스텀 UI 빌더 개선사항(Python 및 R과 완벽하게 작동되며 IBM SPSS Modeler에서 사용 가능함)
- 새 확장 허브
- 확장을 위한 커스텀 대화 상자 빌더
- 플로우 제어 또는 구문 작업
- 부분 최소 제곱 회귀
- Python,.프론트 엔드 스크립팅을 위한 NET 및 Java
- SAS 데이터 단계에 해당하는 SPSS
- R 알고리즘 및 그래픽 지원
- 사용자 정의 프로시저
통계
- ANOVA(구문에서만), 단방향 ANOVA
- 클러스터, 2단계 클러스터: 범주형 및 연속형 데이터/대형 데이터 세트
- 상관-이변량, 부분, 거리
- 변수 세트, 설명 비율 통계(PVA) 정의
- 설명, 평균, 비율, 데이터 요약
- 2단계 클러스터 및 새 비모수에 대한 모델 뷰어 개선
- 탐색, 크로스 탭, 빈도
- 요인 분석, 차별 분석
- 지리 공간 분석(STP 및 GSAR)
- 빈도, 크로스 탭, 설명에 대한 성능 개선(통계 기반 서버)
- 매트릭스 작업, 몬테 카를로 시뮬레이션
- 최인접 이웃 분석, 새 비모수 검정
- 자동 선형 모델, 순서 회귀(PLUM), 일반 최소 제곱 회귀
- 2차 SPC 차트의 PP 플롯, QQ 플롯, 규칙 체크
- 안정성 및 ALSCAL 다차원 스케일링
- ROC 커브, ROC 커브 비교
- T 검정: 쌍형 샘플, 독립 샘플, 1개 샘플
- 파워 분석, 가중형 Kappa
멀티스레드 알고리즘
- 정렬