IBM® SPSS Statistics bietet eine Reihe leistungsstarker statistischer Funktionen, mit denen Ihr Unternehmen die wertvollen Informationen, die Ihre Daten liefern, optimal nutzen kann. Wenn Sie Ihre Daten genauer untersuchen, können Sie Informationen entdecken, die die Entscheidungsfindung verbessern – und damit Märkte erweitern, Forschungsergebnisse verbessern, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ermöglichen, Risiken managen und den ROI maximieren, um nur einige Beispiele zu nennen.
Um Ihnen den Zugriff auf die Funktionen von IBM SPSS Statistics zu erleichtern, haben wir sie in Kategorien unterteilt, die dem Modell des IBM SPSS Statistics Online-Kaufplans folgen. Für weitere Informationen zum Kauf der gewünschten Funktionen empfehlen wir Ihnen unsere Preismodelle oder die Kontaktaufnahme mit einem Vertriebsmitarbeiter.
Testen Sie die interaktive Produkttour von SPSS Statistics, um zu sehen, wie einfach Sie verwertbare Erkenntnisse zur Optimierung Ihrer Entscheidungen gewinnen können.
Hauptmerkmale
So können Sie schneller und effizienter mehr erreichen.
SPSS Basis: Abonnement-Funktionen
Die Basis-Edition von IBM SPSS bietet leistungsstarke Tools für die Datenverwaltung und Visualisierung sowie erweiterte statistische Analysefunktionen wie deskriptive Statistik, lineare Regression, bivariate Statistiktechniken und Integrationen mit R und Python.
Funktionen „Custom Tables“ und „Advanced Statistics“
Mit den Funktionen in der Gruppe „Custom Tables“ und „Advanced Statistics“ können Sie auf einfache Weise interaktive Tabellen entwerfen und teilen. Sie können Daten mit nicht-linearer, logistischer, 2-stufiger Kleinstquadrat-Regression, verallgemeinerter linearer Modellierung und Überlebensanalyse umfassender analysieren.
Funktionen „Forecasting“ und „Decision Trees“
Die Funktionen in der Gruppe Forecasting and Decision Trees bieten ARIMA (AutoRegressive Integrated Mobing Average) und exponentielle Glättung als Prognosefunktionen. Erstellen Sie Decision Trees mit den vier bewährten Algorithmen von IBM zur Baumerstellung. Sie können auch Vorhersagemodelle auf der Basis neuronaler Netzer erstellen und RFM-Analysen zum Testen Ihrer Marketingkampagnen durchführen.
Komplexe Funktionen für Sampling und Tests
Sie können kleine Stichprobengrößen analysieren, fehlende Daten verarbeiten und komplexe Stichproben durchführen. Sie können Regression mit optimaler Skalierung und Techniken wie Lasso und elastisches Netz einsetzen und Funktionen wie kategoriale Hauptkomponentenanalyse, multidimensionale Skalierung und Entfaltung sowie multiple Korrespondenzanalyse verwenden.