Что он может сделать для вашего бизнеса

Решение IBM SPSS Categories позволяет визуализировать и изучить взаимосвязи между данными, а затем спрогнозировать результаты. Оно использует методы категориальной регрессии для прогнозирования значений номинальной, порядковой или числовой переменной результата на основе комбинации числовых и упорядоченных или неупорядоченных категориальных переменных предиктора. В программном продукте применяются такие передовые технические приемы, как прогнозный анализ, статистическое обучение, составление карт восприятия и применение шкалы предпочтений.

Интерпретация многомерных данных

Разнообразные технические приемы упрощают анализ и интерпретацию многомерных данных и их взаимосвязей. Категориальные или размерные данные больше не ограничивают ваши возможности.

Определение скрытых взаимосвязей

Карты восприятия и диаграммы типа biplot и triplot позволяют выявить неочевидные взаимосвязи.

Применение номинальных и порядковых данных

Специальные процедуры, такие как обычная регрессия, главные компоненты и каноническая корреляция, позволяют лучше понять эти типы данных, чтобы предсказать результаты и выявить взаимосвязи.

Визуальная интерпретация наборов данных

Просмотр соотношений строк и столбцов больших таблиц оценок, счетчиков, рейтингов, рангов или сходных элементов.

Ясное представление результатов

Вместо громоздких таблиц можно использовать карты восприятия и диаграммы типа biplot, позволяющие ясно увидеть взаимосвязи между данными.

Добавление новых методов регуляризации

Повышение точности прогнозирования с помощью ридж-регрессии, алгоритма Lasso и метода эластичной сети за счет стабилизации оценок параметров.

Ключевые функции

  • Анализ различий между категориями
  • Добавление вспомогательной информации
  • Выявление ассоциаций и взаимосвязей
  • Удобная работа с категориальными данными
  • Применение процедур категориальной регрессии
  • Преимущества оптимального шкалирования
  • Ясное представление результатов в виде карт восприятия
  • Включен ряд технологий оптимального шкалирования и понижения размерности

Изображения продуктов

Analyze differences between categories
Analyze differences between categories
Incorporate supplementary information
Incorporate supplementary information
Uncover associations and relationships
Uncover associations and relationships
Easily work with categorical data
Easily work with categorical data
Use categorical regression procedures
Use categorical regression procedures
Take advantage of optimal scaling
Take advantage of optimal scaling

Узнайте, как это работает

Купите сейчас и начните работу