IBM® SPSS Statistics ist die ideale Wahl für die Datenanalyse und ermöglicht Ihnen, den Analyseprozess von Anfang bis Ende durchzuführen. Zusätzlich zur Data Preparation, Datenverwaltung, Output-Management und Diagrammerstellung bietet SPSS Statistics umfassende Funktionen zur Datenvisualisierung, einschließlich Diagrammen, Plots und Animationen.
Diese Darstellungen von Informationen vermitteln komplexe Datenzusammenhänge und datengesteuerte Erkenntnisse auf leicht verständliche Weise.
Erkennen Sie Muster und Trends in großen Datensätzen durch Visualisierungsfunktionen wie Streudiagramme, Liniendiagramme und Heatmaps. Verstehen Sie Zusammenhänge zwischen Variablen oder erkennen Sie Saisonalität in Zeitreihendaten.
Verbessern Sie die Qualität der Datenanalyse, indem Sie Ausreißer in Datensätzen genau lokalisieren, um zuverlässigere statistische Erkenntnisse und Interpretationen zu erhalten.
Visualisieren Sie zeitliche Trends mit Zeitreihendiagrammen und Trendlinien, um Änderungen in Daten genau zu verfolgen. Dadurch können zukünftige Ergebnisse präziser prognostiziert und die Auswirkungen von Maßnahmen besser verstanden werden.
Verwenden Sie Simulationstechniken wie Exact Tests und Monte-Carlo-Methoden, um robuste Modelle zu erstellen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu visualisieren und Risiken zu bewerten, wenn die Eingaben unsicher sind.
Verwenden Sie Histogramme, Dichteplots und Boxplots, um die Datenverteilung und -variabilität zu analysieren. Die Visualisierung der Datenverteilung hilft bei der Beurteilung von Normalität, Schiefe oder Kurtosis, um geeignete statistische Analysetechniken zu ermitteln.
Vermitteln Sie komplexe datengestützte Erkenntnisse effektiv, indem Sie maßgeschneiderte Diagramme und Grafiken in Forschungsarbeiten, Präsentationen und Berichte einfügen und so die Darstellung der Ergebnisse verbessern.
- 3D-Balken: Einfach, gruppiert und gestapelt.
- Balken: Einfach, gruppiert, gestapelt, Schlagschatten und 3D.
- Linie: Einfach, mehrfach und fallend.
- Bereich: Einfach und gestapelt.
- Tortendiagramm: Einfach, explodierend und mit 3D-Effekt.
- Hoch-Tief: Hoch-Tief-Schluss, Differenzbereich und Balken für den Bereich.
- Boxplot: Einfach und gruppiert.
- Fehlerbalken: Einfach und gruppiert.
- Fehlerbalken: Hinzufügen zu Balken-, Linien- und Flächendiagrammen, Konfidenzniveau, S.D. oder S.E. Doppel-Y-Achsen und überlagerte Untergruppen, Anzeige von Spitzenwerten zur Linie.
- Anpassungsgeraden: Lineare, quadratische oder kubische Regression; Konfidenzintervallkontrolle für Gesamt- oder bivariate Statistiken.
- Bevölkerungspyramiden: Spiegelachse zum Vergleich von Verteilungen, mit oder ohne Normalverteilung.
- Punktdiagramme: Gestapelte Punkte zeigen die Verteilung: symmetrisch, gestapelt und linear.
- Histogramme: Mit oder ohne Normalverteilung, benutzerdefinierte Binning-Optionen.
Wählen Sie je nach Bedarf zwischen Abonnementlizenzen oder einem einmaligen Kauf, mit mehreren Optionen für Funktionen je nach Bedarf.
Abonnieren Sie SPSS Statistics und die benötigten Add-ons online – monatlich oder jährlich – und beginnen Sie sofort mit Ihrer Analyse.
Wählen Sie zwischen Base-, Standard-, Professional- und Premium-Paketen mit Optionen zur Anpassung Ihrer Konfiguration, unabhängig davon, ob es sich um eine unbefristete oder eine 12-monatige Abonnementlizenz handelt.
Wählen Sie die Edition, die Ihren Anforderungen entspricht, und kaufen Sie sie bei von IBM ausgewählten Anbietern, um den besten Support zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
Die früheste Form der Datenvisualisierung lässt sich bis zu den Ägyptern zurückverfolgen. Im Laufe der Zeit nutzten die Menschen Datenvisualisierungen für breitere Anwendungen, z. B. in den Bereichen Wirtschaft, Soziales und Gesundheit. Zu den gängigen Visualisierungstechniken gehören heutzutage:
- Tabellen: Diese bestehen aus Zeilen und Spalten, die zum Vergleich von Variablen verwendet werden.
- Kreisdiagramme und gestapelte Balkendiagramme: Diese Diagramme sind in Abschnitte unterteilt, die Teile eines Ganzen darstellen. Sie bieten eine einfache Möglichkeit, Daten zu organisieren und die Größe der einzelnen Komponenten miteinander zu vergleichen.
- Liniendiagramme und Flächendiagramme: Diese visuellen Darstellungen zeigen Veränderungen in einer oder mehreren Größen durch die grafische Darstellung einer Reihe von Datenpunkten im Zeitverlauf und werden häufig im Rahmen von prädiktiven Analysen verwendet. Liniendiagramme verwenden Linien, um diese Veränderungen darzustellen, während Flächendiagramme Datenpunkte mit Liniensegmenten verbinden, Variablen übereinander legen und Farben verwenden, um zwischen Variablen zu unterscheiden.
- Histogramme: Dieses Diagramm stellt die Verteilung von Zahlen mithilfe eines Balkendiagramms (ohne Zwischenräume zwischen den Balken) dar, das die Datenmenge repräsentiert, die in einen bestimmten Bereich fällt. Dieses Bild macht es für den Benutzer einfach, Ausreißer in einem bestimmten Datensatz zu identifizieren.
- Streudiagramme: Diese Darstellungen sind nützlich, um die Beziehung zwischen zwei Variablen aufzuzeigen, und werden häufig bei der Regressionsdatenanalyse verwendet.
- Heatmaps: Diese grafischen Darstellungen helfen bei der Visualisierung von Verhaltensdaten nach Standort.
- Treemaps: Hierarchische Daten werden als eine Reihe verschachtelter Formen, in der Regel Rechtecke, dargestellt. Treemaps eignen sich hervorragend, um die Proportionen zwischen Kategorien anhand ihrer Flächengrößen zu vergleichen.
Die Datenvisualisierung kann für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, nicht nur von Data Scientists. Managementteams können diese Tools verwenden, um die Unternehmensstruktur und -hierarchie detailliert darzustellen. Datenvisualisierung werden auch häufig für Übungen genutzt, um die Ideenfindung in Teams anzuregen, Ideen, Taktiken oder Prozesse zu vermitteln und Schlüsselkonzepte, Trends und verborgene Zusammenhänge in unstrukturierten Daten zu erfassen.
Fußnoten
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