استخدِم الإحصائيات الوصفية من IBM SPSS لتحليل بيانات السوق المجموعة عن حالات سابقة، مثل بيانات المبيعات، أو معدل نمو الصناعة، أو تقلبات الطلب من العملاء باستخدام مقاييس مثل المتوسط، والوسيط الحسابي، والانحراف المعياري. حيث تُتيح هذه الطريقة للأعمال الحصول على ميزة تنافسية من خلال مواءمة العمليات مع التوجهات الناشئة في السوق، مما يؤدي إلى ضبط المخزون، وتعديل جهود التسويق، واستراتيجيات التسعير وفقًا لذلك. وبالتالي يستطيع تجار التجزئة الاستعداد للفترات التي تشهد طلبًا مرتفعًا، كما يمكن لمقدمي الرعاية الصحية متابعة توجهات استخدام الخدمات، ويمكن للمؤسسات المالية مراقبة توجهات الاستثمار. 

استخدِم الجداول المتقاطعة لتحليل العلاقات بين المتغيرات وتجزئة السوق إلى فئات قابلة للتنفيذ. حيث يستكشف هذا الأسلوب التفاعل بين بيانات التجزئة الديموغرافية والتفضيلات، وتكشف الأنماط والعلاقات التي تساعد على تحديد شرائح السوق المستهدفة، مما يُتيح التواصل المستهدف وتحسين تقديم الخدمة. كما يمكن لبعض الصناعات مثل الرعاية الصحية والتجزئة والضيافة الاستفادة من هذه المعارف والرؤى لتحسين عروضهم واستراتيجيات مشاركتهم.

يمكنك تطبيق تحليل العوامل باستخدام برنامج IBM SPSS لتحديد الأبعاد أو العوامل الأساسية التي تؤثر في اتخاذ العملاء للقرارات وتفضيلاتهم. تعمل هذه الطريقة بشكل أساسي على تجميع عدد كبير من المتغيرات في عوامل رئيسية تمثِّل السمات الأساسية التي يقدِّرها العملاء. ومن خلال التركيز على العوامل التي تمثل أكبر أهمية لدى العميل، يمكن للأعمال تحديد أولويات التحسين، وضبط المنتجات، وتعزيز رضا العملاء. ويُعَد هذا الأسلوب ذا قيمة خاصة في بعض الصناعات مثل التكنولوجيا والمالية والسلع الاستهلاكية، حيث يُعَد فهم دوافع العملاء أمرًا بالغ الأهمية.

يمكنك دمج IBM SPSS Statistics مع لغات البرمجة R وPython لاكتشاف قدرات تحليلية متقدمة، مثل النمذجة التنبؤية، والتعلم الآلي، والتحليلات المخصصة. حيث يُتيح هذا التكامل مفتوح المصدر للمستخدمين إجراء تحليلات أعمق مع الاستفادة من واجهة SPSS سهلة الاستخدام. كما يفيد هذا التكامل أيضًا في سد الفجوة بين إمكانية الوصول المتاحة وبين القدرة على الاستخدام، مما يسهِّل على المحللين وعلماء البيانات إجراء دراسات متقدمة دون حاجة إلى تغيير الأدوات.