焦點特色

分析類別之間的差異

利用相關性分析,更輕鬆地顯示與分析類別之間的差異。

納入補充資訊

輕鬆在更多變數中納入補充資訊

發掘關聯和關係

例如,利用對應規則化來產生雙標圖,以利您充分瞭解相互關聯。

輕鬆運用類別資料

從可協助您更完整分析與解讀您多變量資料及其關係的工具獲益。例如,瞭解客戶與您產品或品牌的哪些性質關係最密切,或者判斷客戶對您產品的知覺並與您的其他產品或競爭產品進行比較。

運用類別迴歸流程

從數值和排序或非排序類別預測變數組合來預測類別、序位或數值結果變數的值。利用迴歸搭配最佳尺度分析來進行描述,例如如何從工作類別、地理區域和出差多寡來預測工作滿意度。

充分利用最佳尺度分析

以多元迴歸最大化的方式,對變數進行量化分析。在殘差為非類別尺度或預測變數與結果變數為非線性關係時,可對數值變數應用最佳尺度分析。規則化方法像脊迴歸、Lasso 及 Elastic Net(彈性網路迴歸模型),可將參數預估穩定化以提高預測的正確性。

利用知覺圖來清楚呈現您的結果

運用維度縮減技術來瞭解您資料當中的關係。摘要圖表顯示類似變數或類別,提供您兩個變數以上的關係分析。

取得這些最佳尺度分析與維度縮減技術

這些技術包括相關性分析 (CORRESPONDENCE)、類別迴歸 (CATREG)、多元迴歸分析 (MULTIPLE CORRESPONDENCE)、CATPCA、非線性典型相關分析 (OVERALS)、近似尺度分析 (PROXSCAL) 及偏好尺度分析。

技術詳細資料

軟體需求

IBM SPSS Categories 需要有效的 IBM SPSS Statistics Base 軟體使用權。

  • 必備項目:IBM SPSS Statistics

硬體需求

  • 處理器:2 GHz 或更快的速度
  • 顯示器:1024*768 或以上的解析度
  • 記憶體:需要 4 GB 的 RAM,建議使用 8 GB 或以上的 RAM
  • 磁碟空間:2 GB 或以上

瞭解如何運作

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