IBM® SPSS Statistics adalah salah satu perangkat lunak statistik terkemuka di dunia. Perangkat lunak ini memungkinkan Anda menggali lebih dalam data Anda dengan cepat, menjadikannya alat yang jauh lebih efektif daripada spreadsheet, database, atau alat multidimensi standar untuk analis. SPSS Statistics unggul dalam memahami pola dan asosiasi yang kompleks, memungkinkan pengguna untuk menarik kesimpulan dan membuat prediksi.
Perangkat lunak IBM SPSS Statistics menyediakan serangkaian fitur statistik andal yang memungkinkan organisasi Anda untuk memanfaatkan informasi berharga yang diberikan oleh data Anda. Dengan mengeksplorasi data secara lebih mendalam, Anda dapat menemukan informasi untuk meningkatkan pengambilan keputusan, yang pada akhirnya dapat memperluas pasar, meningkatkan hasil penelitian, memungkinkan kepatuhan terhadap peraturan, mengelola risiko, dan memaksimalkan ROI.
Untuk mengakses fitur-fitur IBM SPSS Statistics dengan mudah, kami membaginya dalam beberapa kategori, yang mengikuti model paket pembelian online IBM SPSS Statistics. Untuk informasi lebih lanjut tentang pembelian fitur yang menarik, kami sarankan Anda melihat paket harga kami atau menghubungi perwakilan penjualan.
Fitur berlangganan SPSS Base
Edisi IBM SPSS Base menawarkan alat bantu manajemen data dan visualisasi yang tangguh, serta kemampuan analisis statistik tingkat lanjut seperti statistik deskriptif, regresi linier, teknik statistik bivariat, dan integrasi dengan R dan Python.
Fitur Custom Tables dan Advanced Statistics Lanjut
Fitur-fitur yang disajikan di dalam grup Custom Tables dan Advanced Statistics memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mendesain dan berbagi tabel interaktif. Anda dapat menganalisis data secara lebih komprehensif dengan regresi kuadrat terkecil 2 tahap non-linier, logistik, pemodelan linier umum, dan analisis kelangsungan hidup.
Fitur Forecasting dan Decision Trees
Fitur-fitur yang termasuk dalam grup Forecasting and Decision Trees menyediakan kemampuan prediksi ARIMA (AutoRegressive Integrated Mobing Average) dan penghalusan eksponensial. Bangun decision trees melalui empat algoritma tree-growing IBM yang sudah mumpuni. Anda juga dapat membuat model prediksi jaringan neural serta melakukan analisis RFM untuk menguji kampanye pemasaran.
Fitur Pengambilan Sampel dan Pengujian yang Kompleks
Anda dapat menganalisis ukuran sampel kecil, menangani data yang hilang, dan melakukan pengambilan sampel yang kompleks. Anda dapat menggunakan regresi dengan penskalaan dan teknik optimal seperti laso dan jaring elastis, serta menggunakan fitur seperti analisis komponen utama kategorikal, penskalaan dan pembukaan multidimensi, dan analisis korespondensi berganda.