spss Statistics是一款kk下載給大家分享介紹的非常好用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件，軟件最早的時(shí)候由美國斯坦福大學(xué)的三位研究生開發(fā)叫做“社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”，如果你是對(duì)數(shù)據(jù)管理和分析的要求特別高，無法通過excel滿足大家的話那么可以通過本文中小編所分享的這款SPSS軟件來統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘。




 

SPSS破解版 特點(diǎn)

1、全面的統(tǒng)計(jì)工具
在一體化的集成界面中工作，運(yùn)行描述統(tǒng)計(jì)、回歸分析、高級(jí)統(tǒng)計(jì)等等。在單一工具中即可創(chuàng)建可立即發(fā)布的圖表、表格和決策樹。
2、與開放源碼集成
通過專門擴(kuò)展，利用 R 和 Python 增強(qiáng) SPSS Syntax。利用我們的擴(kuò)展中心提供的 130 多項(xiàng)擴(kuò)展，或者構(gòu)建您自己的擴(kuò)展并與同行共享，以創(chuàng)建個(gè)性化解決方案。
3、輕松進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
使用簡單的拖放界面來訪問各種功能，并跨多個(gè)數(shù)據(jù)源工作。此外，靈活的部署選項(xiàng)支持您輕松購買和管理軟件。
4、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
輕松識(shí)別無效值，查看缺失數(shù)據(jù)的模式，匯總變量分布，并使用為名義屬性設(shè)計(jì)的算法。
5、查看定價(jià)并購買
創(chuàng)建更可靠的模型，測(cè)試其穩(wěn)定性，并可靠地估計(jì)人口參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和置信區(qū)間。
6、高級(jí)統(tǒng)計(jì)信息
分析具有唯一特征的數(shù)據(jù)，描述因變量和自變量之間的關(guān)系，并分析事件歷史記錄和持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)。
7、回歸
預(yù)測(cè)包含多個(gè)類別的分類結(jié)果，構(gòu)建非線性關(guān)系模型，并從數(shù)十種可能性中找到最佳預(yù)測(cè)變量。
8、定制表格
匯總相關(guān)數(shù)據(jù)，以演示質(zhì)量的生產(chǎn)就緒型表格呈現(xiàn)分析結(jié)果。您還可以將結(jié)果導(dǎo)出到 Microsoft® Office 應(yīng)用程序中。
9、缺失值
檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)缺失的數(shù)據(jù)模式，然后通過統(tǒng)計(jì)算法估算匯總統(tǒng)計(jì)并插補(bǔ)缺失值。
10、類別
直觀呈現(xiàn)并探索復(fù)雜的分類、數(shù)字和高維數(shù)據(jù)，并使用雙標(biāo)圖、三標(biāo)圖和感知圖來揭示隱藏的關(guān)系。
11、復(fù)雜樣本
通過將樣本設(shè)計(jì)融入至調(diào)查分析中，計(jì)算復(fù)雜樣本設(shè)計(jì)中的統(tǒng)計(jì)信息和標(biāo)準(zhǔn)誤差。
12、聯(lián)合分析
通過基于單獨(dú)的特性對(duì)消費(fèi)者的決策流程和價(jià)值進(jìn)行建模，更準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者的喜好、權(quán)衡取舍及價(jià)格敏感性。
13、準(zhǔn)確測(cè)試
分析數(shù)據(jù)庫中的偶發(fā)事件，或更準(zhǔn)確地使用少量樣本。30 余項(xiàng)準(zhǔn)確測(cè)試有助于分析導(dǎo)致傳統(tǒng)測(cè)試失敗的數(shù)據(jù)。
14、預(yù)測(cè)
無論數(shù)據(jù)集大小或變量數(shù)目多少，都能快速可靠地預(yù)測(cè)未來狀況，同時(shí)高效地更新和管理預(yù)測(cè)模型。
15、決策樹
創(chuàng)建分類和決策樹，幫助您更好地識(shí)別群組、發(fā)現(xiàn)各個(gè)群組之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未來事件。
16、直接營銷
執(zhí)行最近購買時(shí)間、購買頻率和總購買金額 (RFM) 及集群分析、潛在客戶概要分析、郵政編碼分析、傾向性評(píng)分和控制包測(cè)試。
17、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
探究數(shù)據(jù)中微妙或隱藏的模式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中更復(fù)雜的關(guān)系，進(jìn)而生成性能更佳的預(yù)測(cè)模型。
 

spss 功能

1、分位數(shù)回歸
在規(guī)范“最小二乘”重歸中，模型預(yù)測(cè)根據(jù)單獨(dú)回歸線。該線可用以估算自變量的均值，由在單獨(dú)（預(yù)測(cè)分析自變量）自變量的給出值處的線聚類算法點(diǎn)表達(dá)。
2、ROC剖析
新的ROC程序流程能夠 更非常容易地評(píng)估預(yù)測(cè)分析分類模型的精確性和特性。ROC（接受者操作工特點(diǎn)）剖析特別關(guān)心實(shí)體模型的歸類精確性，非常是有關(guān)精確歸類（稱之為真陽型和真呈陰性）與不精確預(yù)測(cè)分析（陽性和假陰性）中間的關(guān)聯(lián)。這種一般由ROC曲線表達(dá)，該曲線在不一樣閥值設(shè)定下繪圖真陽性率（TPR）與假陽性率（FPR）。新的ROC分析程序還包含精準(zhǔn)追憶（PR）曲線，并出示用以較為從單獨(dú)組或成對(duì)受試者轉(zhuǎn)化成的兩根ROC曲線的選擇項(xiàng)。
3、貝葉斯統(tǒng)計(jì)
spssstatistics26還包含其貝葉斯統(tǒng)計(jì)程序流程模塊的增強(qiáng)作用。
4、單邊反復(fù)精確測(cè)量ANOVA
反復(fù)精確測(cè)量增強(qiáng)容許剖析工作人員選用貝葉斯方法來較為不一樣時(shí)間點(diǎn)或標(biāo)準(zhǔn)下同一受試者的給出系數(shù)的一切轉(zhuǎn)變。假定每一個(gè)受試者對(duì)每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)常有一次觀查。
5、一個(gè)樣版二項(xiàng)增強(qiáng)
這里，客戶能夠 運(yùn)用貝葉斯二項(xiàng)式檢測(cè)來試著明確2組中間觀查到的比例與人群中的假定占比同樣的概率。
6、一個(gè)樣版泊松增強(qiáng)
與前邊的全過程一樣，除開這兒客戶能夠 將他們的數(shù)據(jù)信息與它與泊松分布的擬合程度開展較為。這種遍布針對(duì)例如安全事故或保險(xiǎn)索賠等少見惡性事件是有效的模型。當(dāng)在泊松分布上繪圖貝葉斯統(tǒng)計(jì)推論時(shí)，應(yīng)用Gamma遍布族內(nèi)的先驗(yàn)共軛。
7、可靠性分析
對(duì)SPSSStatistics的可信性程序流程開展了一些附加的增強(qiáng)?？煽啃苑治鲆呀?jīng)升級(jí)，為Fleiss的MultipleRaterKappa數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出示了選擇項(xiàng)。在將歸類定級(jí)分派給好幾個(gè)新項(xiàng)目或?qū)π马?xiàng)目開展歸類時(shí)，在評(píng)估固定不動(dòng)總數(shù)的評(píng)估者中間的一致性的可信性時(shí)，一般選用這類技術(shù)性。這與別的kappa值（比如Cohen的kappa）產(chǎn)生比照，后面一種僅適用數(shù)最多2個(gè)評(píng)估者中間的協(xié)議書評(píng)估。
8、程序流程和腳本制作改善，spssstatistics26包括對(duì)目前全過程和腳本制作指令的一些增強(qiáng)作用，因而您能夠 對(duì)數(shù)據(jù)信息運(yùn)用更豐富的剖析。