IBM SPSS Statistics ofrece un potente conjunto de características estadísticas que permiten a su organización aprovechar al máximo la valiosa información que proporcionan sus datos. Al profundizar en sus datos, puede descubrir información para mejorar la toma de decisiones y, en última instancia, ampliar los mercados, mejorar los resultados de la investigación, facilitar el cumplimiento de la normativa, gestionar el riesgo, maximizar el retorno de la inversión (ROI) y hacer muchas otras cosas más.
Para que pueda acceder fácilmente a las características de IBM SPSS Statistics, las hemos dividido en categorías, según el modelo del plan de compra en línea de IBM SPSS Statistics. Para obtener más información sobre la adquisición de las características de su interés, le recomendamos que consulte nuestros planes de precios o se ponga en contacto con un representante de ventas.
Pruebe el recorrido interactivo del producto SPSS Statistics para ver con qué facilidad puede extraer insights procesables para optimizar sus decisiones.
Características principales
Ayudándote a lograr más con mayor velocidad y eficiencia.
Características de la suscripción a SPSS Base
La edición IBM SPSS Base ofrece robustas herramientas de gestión y visualización de datos, junto con capacidades de análisis estadístico avanzadas tales como estadísticas descriptivas, regresión lineal, técnicas de estadística bivariante e integración con R y Python.
Características de Custom Tables y Advanced Statistics
Las características presentadas en el grupo Custom Tables y Advanced Statistics permiten a los usuarios diseñar y compartir fácilmente tablas interactivas. Puede analizar los datos de forma más exhaustiva con la regresión de mínimos cuadrados no lineal, logística y en dos etapas, el modelado lineal generalizado y el análisis de supervivencia.
Características de Forecasting y Decision Trees
Las características incluidas en el grupo Forecasting y Decision Trees proporcionan capacidades de previsión ARIMA (AutoRegressive Integrated Mobing Average) y de suavizado exponencial. Cree Decision Trees utilizando los cuatro algoritmos de crecimiento de árboles establecidos de IBM. También puede crear modelos predictivos de Neural Networks, así como realizar análisis RFM para probar campañas de marketing.
Características de muestreo complejo y pruebas
Puede analizar tamaños de muestra pequeños, manejar los datos faltantes y realizar muestreos complejos. Puede emplear la regresión con escalamiento óptimo y técnicas como las del lazo y la red elástica, y características como el análisis categórico de componentes principales, el escalamiento y el desdoblamiento multidimensionales y el análisis de correspondencias múltiples.