¿Qué es IBM SPSS Data Preparation?

IBM® SPSS® Data Preparation realiza técnicas avanzadas para agilizar la etapa de preparación de datos, ofreciendo resultados de análisis de datos más rápidos y precisos. Elija entre un procedimiento de preparación de datos automatizado para obtener resultados rápidos o seleccione otros métodos para preparar conjuntos de datos más desafiantes. Identifique fácilmente casos, variables y valores de datos sospechosos o no válidos. Vea patrones de datos faltantes, resuma distribuciones de variables y trabaje con más precisión con algoritmos diseñados para atributos nominales.

Este módulo se incluye en la edición SPSS Professional para su uso en instalaciones locales y en la edición Base para los planes de suscripción.

Recursos destacados

Pestaña Variables

El cuadro de diálogo Validar datos se utiliza para verificar sus datos. La pestaña Variables muestra las variables en su archivo. Inicie seleccionando las variables que desee y trasládelas a la lista Variables de análisis.

Verificaciones básicas

Puede especificar las verificaciones básicas para aplicar a las variables y los casos de su archivo. Por ejemplo, es posible obtener informes que identifiquen variables con un porcentaje alto de valores faltantes o casos vacíos.

Reglas estándar y personalizadas

Aplique reglas a variables individuales que identifiquen valores no válidos: valores fuera de un rango válido o valores omitidos. También puede crear sus propias reglas, reglas de variables cruzadas o aplicar reglas predefinidas.

Recomendaciones

La preparación de datos automatizada presenta recomendaciones y permite a los usuarios profundizar y examinar dichas recomendaciones.

Prepare datos en un solo paso, automáticamente

La preparación de datos manual es un proceso complejo que requiere mucho tiempo. Si necesita resultados rápidos, el procedimiento de ADP le ayudará a detectar y corregir errores de calidad y a atribuir valores faltantes en un solo paso eficiente. La característica de ADP proporciona un informe de fácil comprensión con recomendaciones y visualizaciones completas que le ayudarán a determinar los datos adecuados para utilizar en su análisis.

Opciones adicionales para la preparación de datos

Realice comprobaciones de datos automáticas y elimine las tediosas comprobaciones manuales que consumen mucho tiempo utilizando el procedimiento de validación de datos. Este procedimiento le permite aplicar reglas para realizar comprobaciones de datos basándose en el nivel de medida de cada variable, ya sea categórica o continua. A continuación, determine la validez de los datos y elimine o corrija los casos que considere sospechosos antes del análisis.

Acceso a diversas funciones

SPSS Data Preparation incluye funciones como la validación de datos, la preparación automatizada de datos, el agrupamiento óptimo y la identificación de casos inusuales.

Agrupe o determine los puntos de corte para las variables de escala

Con el procedimiento de agrupamiento óptimo, puede utilizar de forma más precisa algoritmos diseñados para atributos nominales, como por ejemplo los modelos Naive Bayes y logit. El agrupamiento óptimo le permite cambiar o establecer puntos de corte para variables de escala.

Seleccione entre tres tipos de agrupamiento óptimo

Elija uno de estos tipos de agrupamiento óptimo para preprocesar datos antes de crear modelos: 1) Sin supervisión: Crear grupos con conteos iguales. 2) Supervisado: Tome en cuenta la variable de destino para determinar los puntos de corte. Este método es más preciso que el no supervisado; sin embargo, también es más intensivo para la capacidad computacional. 3) Enfoque híbrido: Combine los enfoques sin supervisión y supervisado. Este método es especialmente útil si tiene una gran cantidad de valores distintos.

Imágenes del producto

Detalles técnicos

Cómo comprar SPSS Data Preparation

  • Para las instalaciones locales: Compre la edición Professional
  • Para versiones de suscripción: Compre la edición Base

Requisitos de hardware

  • Procesador: 2 GHz o más rápido
  • Monitor: 1024*768 o superior
  • Memoria: se requieren 4 GB de RAM, se recomiendan 8 GB de RAM o más
  • Espacio en disco: 2 GB o más

Next Steps

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