Il software IBM SPSS Statistics offre una serie di potenti funzioni statistiche che consentono alla tua organizzazione di utilizzare al meglio le preziose informazioni derivate dai dati. Attraverso un'analisi dei dati più approfondita, potrai ricavare le informazioni necessarie per migliorare il processo decisionale e quindi, tra le altre cose, ampliare i mercati, migliorare i risultati delle ricerche, conseguire la conformità normativa, gestire i rischi e massimizzare il ROI.
Per facilitare l'accesso alle funzioni di IBM SPSS Statistics, le abbiamo suddivise in due categorie, in base al modello del piano di acquisto online di IBM SPSS Statistics. Per maggiori informazioni sull'acquisto delle funzioni che ti interessano, ti consigliamo di consultare i nostri piani tariffari o di contattare un rappresentante commerciale.
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IBM SPSS Base Edition offre validi strumenti di visualizzazione e gestione dei dati, oltre ad avanzate funzionalità di analisi statistica, come statistiche descrittive, regressione lineare, tecniche di statistica di bivariate e integrazione con R e Python.
Le funzioni presentate nel gruppo di Custom Tables e Advanced Statistics consentono agli utenti di progettare e condividere con facilità tabelle interattive. È possibile analizzare i dati in modo più completo con la regressione dei minimi quadrati non lineare logistica in due fasi, l'uso di modelli lineari generalizzati e l'analisi di sopravvivenza.
Le funzioni incluse nel gruppo di Forecasting e Decision Trees forniscono funzionalità di livellamento esponenziale o ARIMA (AutoRegressive Integrated Mobing Average) delle previsioni. I quattro algoritmi consolidati di IBM per lo sviluppo di alberi decisionali ti permettono di creare percorsi decisionali e modelli predittivi di reti neurali, oltre che di eseguire analisi RFM per testare le campagne di marketing.
Possibilità di analizzare campioni di piccole dimensioni, gestire i dati mancanti ed eseguire campionamenti complessi. È inoltre possibile utilizzare la regressione con scaling ottimale e tecniche come la regressione lasso e la rete elastica, e sfruttare funzioni quali l'analisi categorica delle componenti principali, lo scaling multidimensionale e il Multidimensional Unfolding, nonché l'analisi delle corrispondenze multiple.