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