Узнайте, как пользователи SPSS Statistics повышают рентабельность с помощью аналитики.
Узнайте, как пользователи SPSS Statistics повышают рентабельность с помощью аналитики. Получить отчет
Преимущества IBM SPSS Statistics
IBM® SPSS Statistics — мощная программная платформа статистического анализа с надежным набором функций, которые помогают организациям извлекать ценную информацию из своих данных.
Возможности SPSS Statistics:
- Анализ и улучшение понимания данных, решение сложных исследовательских и бизнес-задач с помощью удобного пользовательского интерфейса.
- Быстрый анализ больших и сложных наборов данных с использованием передовых статистических методов для принятия точных, обоснованных решений.
- Использование расширений, языков программирования Python и R для интеграции с открытым ПО.
- Гибкие варианты развертывания позволяют легко выбирать программное обеспечение и управлять им.
SPSS Statistics доступен для операционных систем Microsoft Windows и Mac.
Материалы от экспертов, которые помогут добиться успеха
Что нового
SPSS Statistics 27: новая версия
Узнайте о новых статистических алгоритмах, более высокой производительности и усовершенствованных функциях нового выпуска, способного сильно ускорить анализ.
Учебник по IBM SPSS Statistics
Получите практический опыт работы с SPSS Statistics, проанализировав простой набор данных сотрудников и выполнив ряд статистических тестов.
Лидер в сфере разработки программного обеспечения для статистического анализа
Узнайте, почему G2 Crowd включил продукт SPSS Statistics в число лидеров в категории ПО для статистического анализа в отчете за зимний период 2020 года.
Узнайте, что нового в SPSS Statistics 27.0.1.0.
Узнайте, что нового в SPSS Statistics 27.0.1.0. Прочитать публикацию в блоге
Мощная программная платформа статистического анализа
Удобство
Используйте мощные инструменты анализа и легко создавайте визуализации и отчеты с помощью простого интерфейса с поддержкой функций перетаскивания, даже не имея опыта программирования.
Эффективная подготовка данных
Сокращение времени подготовки данных путем выявления недопустимых значений, просмотра шаблонов пропущенных данных и суммирования распределений переменных.
Скорость и надежность
Анализ больших наборов данных и подготовка данных за один шаг благодаря автоматизированной подготовке данных.
Комплексное решение
Единый интегрированный интерфейс позволяет выполнять расширенную, описательную и регрессионную статистику. Кроме того, можно автоматизировать типовые задачи с помощью синтаксиса.
Интеграция с ПО с открытым исходным кодом
Расширьте возможности синтаксиса SPSS за счет R и Python с помощью библиотеки готовых расширений или собственного кода.
Защита данных
Храните файлы и данные на компьютере, а не в облаке, с помощью локального экземпляра SPSS.
Подробнее об IBM SPSS Statistics
Разброс дискриминантных значений
Байесовские методы
Сеть многослойных перцептронов (MLP)
Оцененные пределы средних
Обзор расширенных статистических методов в SPSS Statistics
Расширенная статистика
Однофакторное и многофакторное моделирование для более точных выводов во время анализа сложных взаимосвязей.
Регрессионный анализ
Прогноз результатов по категориям и применение нелинейных методов регрессии.
Деревья решений
Классификации и деревья решений помогают обнаруживать группы и взаимосвязи, а также прогнозировать результаты.
Прямой маркетинг
Простое определение правильной целевой аудитории и повышение эффективности кампании.
Прогнозирование
Создание сложных временных прогнозов независимо от квалификации.
Нейронные сети
Обнаруживайте сложные взаимосвязи и улучшайте прогнозные модели.
Категории
Прогнозирование результатов и выявление взаимосвязей с помощью категориальных данных.
Сложные выборки
Анализ статистических данных и интерпретация результатов исследования сложных выборок.
Комбинационный анализ
Более хорошее понимание решений о покупке и их количественная оценка.
Точные тесты
Повысьте точность результатов тестов для выборок малого объема или редко встречающихся данных.
Недостающие значения
Раскрывайте закономерности в пропущенных значениях, оценивайте сводные статистики и восстанавливайте недостающие данные.