비즈니스에서 SPSS Statistics의 역할

대용량 스토리지 시설의 전체적 뷰

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.

예측 모델

선형, 순서 또는 부분 최소 제곱 회귀 등의 프로시저를 사용하여 예측기 변수와의 관계를 기반으로 종속 변수의 값을 모델링합니다.

데이터 준비

데이터 준비 단계를 효율화하는 고급 기술을 사용하여 보다 빠른 분석과 정확한 결론을 제공합니다.

상관

이변량 상관 또는 부분 상관 등의 프로시저를 사용하여 변수들이 서로 간에 연관된 방법을 측정합니다.

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.

부트스트랩

평균, 중간, 상관 계수 및 회귀 계수를 포함하여 추정에 대한 신뢰구간과 표준 오차의 강력한 추정치를 도출합니다.

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.

이 에디션에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

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