spss Statistics是一款kk下載給大家分享介紹的非常好用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件，軟件最早的時候由美國斯坦福大學的三位研究生開發(fā)叫做“社會科學統(tǒng)計軟件包”，如果你是對數(shù)據(jù)管理和分析的要求特別高，無法通過excel滿足大家的話那么可以通過本文中小編所分享的這款SPSS軟件來統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘。




 

SPSS破解版 特點

1、全面的統(tǒng)計工具
在一體化的集成界面中工作，運行描述統(tǒng)計、回歸分析、高級統(tǒng)計等等。在單一工具中即可創(chuàng)建可立即發(fā)布的圖表、表格和決策樹。
2、與開放源碼集成
通過專門擴展，利用 R 和 Python 增強 SPSS Syntax。利用我們的擴展中心提供的 130 多項擴展，或者構建您自己的擴展并與同行共享，以創(chuàng)建個性化解決方案。
3、輕松進行統(tǒng)計分析
使用簡單的拖放界面來訪問各種功能，并跨多個數(shù)據(jù)源工作。此外，靈活的部署選項支持您輕松購買和管理軟件。
4、數(shù)據(jù)準備
輕松識別無效值，查看缺失數(shù)據(jù)的模式，匯總變量分布，并使用為名義屬性設計的算法。
5、查看定價并購買
創(chuàng)建更可靠的模型，測試其穩(wěn)定性，并可靠地估計人口參數(shù)的標準誤差和置信區(qū)間。
6、高級統(tǒng)計信息
分析具有唯一特征的數(shù)據(jù)，描述因變量和自變量之間的關系，并分析事件歷史記錄和持續(xù)時間數(shù)據(jù)。
7、回歸
預測包含多個類別的分類結果，構建非線性關系模型，并從數(shù)十種可能性中找到最佳預測變量。
8、定制表格
匯總相關數(shù)據(jù)，以演示質(zhì)量的生產(chǎn)就緒型表格呈現(xiàn)分析結果。您還可以將結果導出到 Microsoft® Office 應用程序中。
9、缺失值
檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)缺失的數(shù)據(jù)模式，然后通過統(tǒng)計算法估算匯總統(tǒng)計并插補缺失值。
10、類別
直觀呈現(xiàn)并探索復雜的分類、數(shù)字和高維數(shù)據(jù)，并使用雙標圖、三標圖和感知圖來揭示隱藏的關系。
11、復雜樣本
通過將樣本設計融入至調(diào)查分析中，計算復雜樣本設計中的統(tǒng)計信息和標準誤差。
12、聯(lián)合分析
通過基于單獨的特性對消費者的決策流程和價值進行建模，更準確地了解消費者的喜好、權衡取舍及價格敏感性。
13、準確測試
分析數(shù)據(jù)庫中的偶發(fā)事件，或更準確地使用少量樣本。30 余項準確測試有助于分析導致傳統(tǒng)測試失敗的數(shù)據(jù)。
14、預測
無論數(shù)據(jù)集大小或變量數(shù)目多少，都能快速可靠地預測未來狀況，同時高效地更新和管理預測模型。
15、決策樹
創(chuàng)建分類和決策樹，幫助您更好地識別群組、發(fā)現(xiàn)各個群組之間的關系，并預測未來事件。
16、直接營銷
執(zhí)行最近購買時間、購買頻率和總購買金額 (RFM) 及集群分析、潛在客戶概要分析、郵政編碼分析、傾向性評分和控制包測試。
17、神經(jīng)網(wǎng)絡
探究數(shù)據(jù)中微妙或隱藏的模式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中更復雜的關系，進而生成性能更佳的預測模型。
 

spss 功能

1、分位數(shù)回歸
在規(guī)范“最小二乘”重歸中，模型預測根據(jù)單獨回歸線。該線可用以估算自變量的均值，由在單獨（預測分析自變量）自變量的給出值處的線聚類算法點表達。
2、ROC剖析
新的ROC程序流程能夠 更非常容易地評估預測分析分類模型的精確性和特性。ROC（接受者操作工特點）剖析特別關心實體模型的歸類精確性，非常是有關精確歸類（稱之為真陽型和真呈陰性）與不精確預測分析（陽性和假陰性）中間的關聯(lián)。這種一般由ROC曲線表達，該曲線在不一樣閥值設定下繪圖真陽性率（TPR）與假陽性率（FPR）。新的ROC分析程序還包含精準追憶（PR）曲線，并出示用以較為從單獨組或成對受試者轉化成的兩根ROC曲線的選擇項。
3、貝葉斯統(tǒng)計
spssstatistics26還包含其貝葉斯統(tǒng)計程序流程模塊的增強作用。
4、單邊反復精確測量ANOVA
反復精確測量增強容許剖析工作人員選用貝葉斯方法來較為不一樣時間點或標準下同一受試者的給出系數(shù)的一切轉變。假定每一個受試者對每一個時間點常有一次觀查。
5、一個樣版二項增強
這里，客戶能夠 運用貝葉斯二項式檢測來試著明確2組中間觀查到的比例與人群中的假定占比同樣的概率。
6、一個樣版泊松增強
與前邊的全過程一樣，除開這兒客戶能夠 將他們的數(shù)據(jù)信息與它與泊松分布的擬合程度開展較為。這種遍布針對例如安全事故或保險索賠等少見惡性事件是有效的模型。當在泊松分布上繪圖貝葉斯統(tǒng)計推論時，應用Gamma遍布族內(nèi)的先驗共軛。
7、可靠性分析
對SPSSStatistics的可信性程序流程開展了一些附加的增強?？煽啃苑治鲆呀?jīng)升級，為Fleiss的MultipleRaterKappa數(shù)據(jù)統(tǒng)計出示了選擇項。在將歸類定級分派給好幾個新項目或對新項目開展歸類時，在評估固定不動總數(shù)的評估者中間的一致性的可信性時，一般選用這類技術性。這與別的kappa值（比如Cohen的kappa）產(chǎn)生比照，后面一種僅適用數(shù)最多2個評估者中間的協(xié)議書評估。
8、程序流程和腳本制作改善，spssstatistics26包括對目前全過程和腳本制作指令的一些增強作用，因而您能夠 對數(shù)據(jù)信息運用更豐富的剖析。