IBM SPSS Statistics — полнофункциональная статистическая система, предназначенная для решения исследовательских и бизнес-задач при помощи анализа данных.

Что в новом IBM SPSS Statistics 28?

Смотреть

Поддержка всех этапов аналитического процесса:

  • планирование исследования;
  • сбор данных;
  • доступ к данным и управление ими;
  • статистический анализ;
  • создание отчетов;
  • хранение и распространение результатов.

Продукт IBM SPSS Statistics (ранее известный просто как «SPSS») предоставляет широкие возможности для анализа данных. Интуитивно понятный интерфейс программного обеспечения включает в себя все функции управления данными, статистические процедуры и средства создания отчетов для проведения анализа любой степени сложности.

IBM SPSS Statistics и продукты IBM SPSS Amos, Sample Power, VizDesigner, Data Collection, Collaboration and Deployment Services образуют модульный, полностью интегрированный программный комплекс.

Интеграция продуктов IBM SPSS в единую линейку позволяет уверенно работать, не сталкиваясь с проблемами перехода от одного программного продукта к другому.

Большой выбор процедур в базовом модуле IBM SPSS Statistics дает широкие возможности анализа данных различных типов. Встраиваемые дополнительные модули расширяют аналитические возможности настолько, насколько это необходимо.

Специалисты в области анализа данных ценят логичность, продуманность и взаимосвязанность компонентов программного обеспечения IBM SPSS. Начинающих особенно впечатлит интуитивно понятный интерфейс, полнота справочной системы на русском языке и качество технической поддержки.

Все это гарантирует скорейшую отдачу от приобретенного продукта.

Варианты комплектации

Архитектура

IBM SPSS Statistics доступен как в виде традиционного десктопного клиентского приложения, так и в архитектуре клиент-сервер, позволяющую централизовать доступ к данным, вынести вычисления на удаленный сервер и автоматизировать повторяющиеся аналитические задачи. См. подробнее про IBM SPSS Statistics Server.

Полная спецификация IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics Base

  • Анализ данных
    • Описательные статистики (частоты, отношения, процентили, меры центральной тенденции и разброса, таблицы сопряженности, анализ множественных ответов, OLAP)
    • t-критерии, одномерный многофакторный дисперсионный анализ, непараметрические критерии, критерии однородности
    • Корреляции (парные, частные)
    • Расстояния между точками данных
    • Анализ главных компонент
    • Факторный анализ
    • Кластерный анализ методом k-средних
    • Иерархический кластерный анализ
    • Двухэтапный кластерный анализ
    • Метод ближайшего соседа
    • Дискриминантный анализ
    • Линейная регрессия
    • Автоматические линейные модели
    • Порядковая регрессия
    • Гребневая регрессия
    • Подгонка кривых
    • Многомерное шкалирование (процедура ALSCAL)
    • Канонические корреляции
    • Скоринг
  • Диаграммы
    • Конструктор диаграмм
    • Столбиковые, линейные, с областями, круговые, ящичные, биржевые
    • Рассеяния (перекрытие, матрицы, трехмерные, аппроксимация, доверительные интервалы, выделение групп)
    • Плотности (гистограммы, пирамиды населения, точеные)
    • Диагностические (вероятностные, индивидуальные значения и последовательности, автокорреляционные функции, ROC)
    • Контроля качества: Парето, X-среднего, размах, стандартное отклонения, индивидуальные, скользящее среднее
    • Отображение данных на географических картах
    • Вторичные оси и наложение диаграмм
    • Язык настраиваемых диаграмм Graphic Production Language
    • Шаблоны диаграмм
    • Экспорт в BMP, EMF, EPS, JPG, PCT, PNG, TIF, WMF
  • Управление результатами
    • Вывод в одно или несколько окон, навигация
    • Вывод в многомерные мобильные таблицы
    • Шаблоны таблиц
    • Система управления выводом (OMS)
    • Экспорт в Microsoft Word, Excel, PowerPoint, текстовые файлы, форматы PDF, JPEG и др.
  • Специальные функции при наличии сервера (IBM SPSS Statistics Server)
    • Поддержка сжатия файлов во время выполнения операций сортировки больших файлов
    • Запуск заданий на сервере с возможностью отключения клиентской части, с последующим подключением и возвращением результатов
  • Доступ к данным и управление данными
    • Чтение файлов Excel
    • Чтение файлов данных SAS 7, 8, или 9 версии
    • Возможность одновременно работать с несколькими наборами данных
    • Поддержка источников данных OLE DB
    • Возможность импорта и экспорта данных в PASW Data Collection Interviewer Web
    • Доступ к базам данных с помощью средств ODBC (Oracle, SQL Server, IBM AIX)
    • Поддержка Unicode
    • Экспорт данных в SAS и текущие версии Excel
    • Конструктор экспорта в базы данных
    • Конструктор реструктуризации данных
    • Конструктор дат и времени
    • Поиск дублирующихся наблюдений
    • Визуальная категоризация
    • Средство копирования свойств данных
  • Графика:
    • Конструктор диаграмм, позволяющий быстро создать любую необходимую Вам диаграмму
    • Панель выбора диаграмм, позволяющая подобрать оптимальный вариант графического представления Ваших данных
    • Язык создания диаграмм (Graphic Production Language)
    • Диаграммы для переменных с множественными ответами
    • Диаграммы с двумя осями Y
    • ROC кривые
  • Выходные результаты:
    • Экспорт результатов в MS Office: Excel/Word/PowerPoint
    • Экспорт результатов в PDF
    • Экспорт результатов в HTML формат
    • Средства управления выводом OMS
    • Возможность просмотра выходных результатов PASW Statistics другими пользователями с помощью PASW Smartreader
  • Автоматизация:
    • Редактор синтаксиса с поддержкой автозавершения и цветового кодирования команд
    • Поддержка языков программирования Python и R
    • Возможность создания пользовательских процедур и диалоговых окон

IBM SPSS Advanced Statistics

  • Общие линейные модели (дисперсионный, ковариационный анализ)
  • Многомерные ОЛМ
  • Фиксированные, случайные и смешанные факторы
  • Повторные измерения
  • Обобщенные линейные модели и обобщенные уравнения оценки
  • Обобщенные смешанные линейные модели, в том числе с порядковыми зависимыми переменными
  • Оценка компонент дисперсии в моделях со смешанными факторами
  • Иерархические и общие логлинейные модели
  • Логит-логлинейный анализ
  • Таблицы дожития, анализ Каплана-Мейера
  • Регрессия Кокса с зависящими от времени ковариатами

IBM SPSS Bootstrapping

  • Бутстреп-оценки в статистических процедурах Описательные, Частоты, Разведочный анализ, Средние, Таблицы сопряженности, процедуры t-критериев, корреляций
  • Бутстреп-оценки в процедурах моделирования Однофакторный дисперсионный анализ, процедуры общих и обобщенных линейных моделей, регрессии (Линейная, Логистическая, Мультиномиальная логистическая, Порядковая, Регрессия Кокса), Дискриминантный анализ

IBM SPSS Categories

  • Многомерное шкалирование (процедура PROXSCAL)
  • Категориальный анализ главных компонент
  • Простой и множественный анализ соответствий
  • Категориальная регрессия на основе оптимального шкалирования
  • Многомерная развертка

IBM SPSS Complex Samples

  • Планирование сложной выборки
  • Подготовка данных в соответствии с планом выборки
  • Описательные статистики: средние, суммы, отношения, их стандартные ошибки, эффекты плана, доверительные интервалы и статистические критерии
  • Частотные таблицы и таблицы сопряженности, стандартные ошибки долей, эффекты плана, доверительные интервалы и статистические критерии
  • Линейная регрессия, дисперсионный, ковариационный анализ
  • Бинарная и мультиномиальная логистическая регрессия
  • Регрессия Кокса

IBM SPSS Conjoint

  • Генерация ортогональных планов
  • Полнопрофильный совместный (conjoint) анализ на индивидуальном и групповом уровнях
  • Моделирование долей рынка
  • IBM SPSS Custom Tables
  • Визуальный конструктор таблиц
  • Задание вычисляемых категорий, итогов и подытогов
  • χ2-критерий независимости
  • z-критерий сравнения долей
  • t-критерий сравнения средних значений

IBM SPSS Custom Tables

  • Гибкий конструктор сводных таблиц для категориальных и количественных переменных с дополнительными возможностями анализа данных

IBM SPSS Data Preparation

  • Правила проверки на основе допустимых значений, количества пропусков, контроля дублей, коэффициента вариации и т.д.
  • Контроль логики данных
  • Идентификация наблюдений с ошибками
  • Поиск необычных наблюдений на основе отклонения от подобных
  • Оптимальная категоризация

IBM SPSS Decision Trees

  • Деревья решений: алгоритмы CHAID, исчерпывающий CHAID, C&RT, QUEST
  • Интерактивная диаграмма дерева, вывод столбиковых диаграмм и таблиц данных в узлах
  • Таблицы риска и классификации
  • Диаграммы выигрыша, подъема, отклика, дохода, ROI
  • Выделение обучающей и контрольной выборок
  • Экспорт правил в виде SQL-запроса, синтаксиса, текста
  • Экспорт модели в XML

IBM SPSS Direct Marketing

  • RFM-анализ на основе транзакционных и агрегированных данных
  • Сегментирование клиентов
  • Профилирование клиентов, откликнувшихся на предложение
  • Географический анализ уровней отклика
  • Выявление клиентов, склонных к покупке
  • Сравнительная статистика эффективности кампаний

IBM SPSS Exact Tests

  • Точные 1-, 2- и k-выборочные критерии для независимых и зависимых выборок
  • Критерии согласия
  • Критерии независимости в таблицах сопряженности
  • Меры связи
  • Доверительные интервалы и значимость методами Монте-Карло

IBM SPSS Forecasting

  • Прогнозирование временных рядов: автоматический и ручной подбор модели АРПСС (ARIMA) и экспоненциального сглаживания
  • Применение моделей к новым и обновленным данным
  • Мультипликативные и аддитивные сезонные составляющие
  • Спектральный анализ

IBM SPSS Missing Values

  • Сводка по пропускам и структурам пропущенных значений
  • Различия по целевым переменным между наблюдениями с пропущенными и валидными значениями (t-критерий, таблицы сопряженности)
  • Частоты совпадений пропусков
  • Множественная импутация

IBM SPSS Neural Networks

  • Нейронная сеть на основе многослойного перцептрона (MLP) с автоматическим и ручным выбором архитектуры
  • Нейронная сеть на основе радиальных базисных функций (RBF)
  • Выделение обучающей, контрольной, валидационной выборок

IBM SPSS Regression

  • Бинарная и мультиномиальная логистическая регрессия
  • Нелинейная регрессия без ограничений, с ограничениями
  • Двухэтапный МНК
  • Взвешенный МНК
  • Пробит-регрессия

IBM SPSS AMOS

  • Задание моделей структурных уравнений в виде диаграмм (путевые, причинные, лонгитюдные модели) с наблюдаемыми и латентными переменными
  • Задание ограничений на параметры
  • Подтверждающий факторный анализ
  • Анализ структуры средних значений
  • Латентно-классовый анализ
  • Байесовы оценки на основе порядковых и цензурированных данных
  • Оценки с применением бутстреп и методов Монте-Карло.
  • Совместимость с языками Visual Basic и C#

Подробнее о модулях IBM SPSS Statistics