Преимущества SPSS Statistics для вашего бизнеса

вид сверху на дорогу между полями с солнечными батареями

IBM® SPSS® Statistics Professional Edition включает в себя все возможности Standard Edition, а также расширенные статистические методы, обеспечивающие высокое качество данных, прогнозов, классификации и анализа категориальных данных.  

Расширенные возможности позволяют как новичкам, так и опытным пользователям составлять достоверные прогнозы на основе анализа временных рядов. Классификации и деревья решений помогают обнаруживать группы и взаимосвязи, а также прогнозировать результаты. Получайте более корректные выводы, раскрывая закономерности в пропущенных значениях и вводя недостающие значения с помощью SPSS Missing Values. SPSS Categories позволяет визуализировать и анализировать взаимосвязи, а также прогнозировать значения категориальных переменных.

Полезные сведения

Прогнозирование

Разработка достоверных прогнозов независимо от размера набора данных и количества переменных. Расширенные процедуры моделирования временных рядов помогают быстро создавать прогнозы.

Недостающие значения

Раскрывайте закономерности в пропущенных данных, оценивайте сводные статистические данные и восстанавливайте недостающие значения с помощью статистических алгоритмов, которые позволяют делать более корректные выводы.

Категории

Используйте методы категориальной регрессии для прогнозирования значений номинальной, порядковой или числовой переменной результата на основе комбинации числовых и упорядоченных или неупорядоченных категориальных переменных предиктора.

Деревья решений

Создайте визуальные классификации и деревья решений для выявления групп или прогнозирования значений целевых переменных. Позволяет спрогнозировать или классифицировать будущие наблюдения, используя набор правил принятия решений.

Помимо всех функций Standard Edition, эта версия также предлагает следующие возможности:

Помимо всех функций Standard Edition, эта версия также предлагает следующие возможности:

Прогнозирование

  • Интегрированный процесс скользящего среднего с авторегрессией
  • Авторегрессия

  • Методы экспоненциального сглаживания модуля экспертного моделирования
  • Прогнозирование нескольких серий (результатов) одновременно

  • Причинно-следственное моделирование
  • Сезонная декомпозиция
  • Спектральный анализ

Категории

  • Анализ соответствия (ANACOR)
  • Анализ методом главных компонентов для категориальных данных (CATPCA; заменяет PRINCALS)
  • Гребневая регрессия, лассо, эластичная сеть (CATREG)

  • СООТВЕТСТВИЕ
  • Нелинейная каноническая корреляция (OVERALS)

  • Многомерное масштабирование для масштабирования индивидуальных отличий с ограничениями (PROXSCAL)
  • Масштабирование предпочтений (PREFSCAL; многомерная развертка)
  • Множественный анализ соответствий

Недостающие значения

  • Таблица закономерностей в данных
  • Восстановление с помощью оценки среднего арифметического или регрессии

  • Статистика на основе анализа полных наблюдений
  • Таблица закономерностей в пропущенных значениях

  • Множественное восстановление недостающих данных
  • Объединение в пулы

Деревья решений

  • C&RT
  • CHAID
  • Исчерпывающий CHAID
  • QUEST