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    IBM SPSS Statistics 20 20.0.0.0

    • 运行环境:Android
    • 软件语言:简体中文
    • 软件分类:应用软件/办公软件
    • 授权方式:免费软件
    • 运行环境:Android
    • 软件大小:918.95MB
    • 更新时间:2024-12-14
    • 软件标签:

    IBM SPSS Statistics 20软件简介

      【软件介绍】
      IBM SPSS Statistics 20是世界领先的统计分析,数据挖掘,分析软件(极速软件园提供)。它提供了先进而强大的统计分析,此外还拥有丰富的引擎学习算法,文本分析,开源可伸缩性和大数据。而且,它允许系统开发和平稳交付,易于使用,可扩展和可扩展的应用程序。IBM SPSS Statistics 20支持各种技能的客户,使您和您的公司能够发现新的市场。此外,它提高了效率并最大程度地降低了风险,并为公司提供了AI过渡的主要驱动效率。在帮助公司实现其目标时,分析起着至关重要的作用。IBM SPSS Statistics系列包括完整分析所需的关键功能。IBM SPSS Statistics 20统计数据组合及其大量专业模块的功能已得到改进,以确保更广泛的分析师和企业用户可以使用最新技术。


      【软件特点】

      增强客户忠诚度和保留率:提高每次客户互动的效率。
      最大限度地减少和减轻欺诈:欺骗性欺诈可保护组织的收入和声誉。
      优化招聘流程:将合适的人选与合适的职位相匹配,减少磨损。
      鼓励收入增长和盈利能力:快速发现新的增长机会和竞争优势。
      IBM SPSS的协作和部署服务:更高效,更安全地管理分析资产,自动化流程并共享结果。
      IBM SPSS Analytic Server:创建一个可以促进对大数据进行预测分析的平台。
      IBM SPSS Predictive Analytics Enterprise:获取描述性和预测性分析,数据准备和实时评估。
      IBM SPSS Amos:使用结构方程模型(SEM)来测试关于复杂变量之间关系的假设并从数据中获得新的见解很容易。
      教育的预测分析:通过预测分析支持卓越的教育和创新。


      【软件功能】

      1、全面的统计工具
      在一体化的集成界面中工作,运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。
      2、与开放源码集成
      通过专门扩展,利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用我们的扩展中心提供的 130 多项扩展,或者构建您自己的扩展并与同行共享,以创建个性化解决方案。
      3、轻松进行统计分析
      使用简单的拖放界面来访问各种功能,并跨多个数据源工作。此外,灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。
      4、数据准备
      轻松识别无效值,查看缺失数据的模式,汇总变量分布,并使用为名义属性设计的算法。
      5、查看定价并购买
      创建更可靠的模型,测试其稳定性,并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
      6、高级统计信息
      分析具有唯一特征的数据,描述因变量和自变量之间的关系,并分析事件历史记录和持续时间数据。
      7、回归
      预测包含多个类别的分类结果,构建非线性关系模型,并从数十种可能性中找到最佳预测变量。
      8、定制表格
      汇总相关数据,以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft? Office 应用程序中。
      9、缺失值
      检查数据,发现缺失的数据模式,然后通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。
      10、类别
      直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据,并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。
      11、复杂样本
      通过将样本设计融入至调查分析中,计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。
      12、联合分析
      通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模,更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。
      13、准确测试
      分析数据库中的偶发事件,或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
      14、预测
      无论数据集大小或变量数目多少,都能快速可靠地预测未来状况,同时高效地更新和管理预测模型。
      15、决策树
      创建分类和决策树,帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系,并预测未来事件。
      16、直接营销
      执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。
      17、神经网络
      探究数据中微妙或隐藏的模式,发现数据中更复杂的关系,进而生成性能更佳的预测模型。
    IBM SPSS Statistics 20截图

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