Beschleunigen Sie die Forschung und Analyse, um bessere Entscheidungen mit SPSS Statistics zu treffen
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Warum IBM® SPSS® Statistics?
IBM® SPSS Statistics ist eine leistungsfähige statistische Softwareplattform. Sie umfasst eine Reihe robuster Funktionen, mit denen Ihr Unternehmen verlässliche Insights aus seinen Daten extrahieren kann.
SPSS Statistics bietet Ihnen folgende Möglichkeiten:
- Analysieren und Verstehen von Daten, Lösen komplexer Geschäfts- und Forschungsprobleme mittels einer benutzerfreundlichen Schnittstelle.
- Rasches Verstehen umfangreicher und komplexer Datenbestände durch erweiterte statistische Verfahren, die zu hoher Genauigkeit und Qualität in der Entscheidungsfindung beitragen.
- Verwenden von Erweiterungen, Python- und R-Programmiersprachen-Code zur Integration in Open-Source-Software.
- Einfaches Auswählen und Verwalten von Software mit flexiblen Einsatzmöglichkeiten.
SPSS Statistics ist für das Microsoft Windows- und Mac-Betriebssystem verfügbar.
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Ressourcen von Experten für Ihren Erfolg
Neuerungen
SPSS Statistics 28: Neuestes Release
SPSS Statistics führt neue statistische Algorithmen, prozedurale Erweiterungen und Verbesserungen des Benutzerfreundlichkeit ein, um die Datenanalyse zu verbessern.
SPSS Statistics Tech Talk-Serie
Die SPSS-Webseminarreihe hilft sowohl Statistik-Neulingen als auch -Experten, mit Tipps zu SPSS Statistics 28 noch mehr Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Neues Schulungshandbuch für SPSS Statistics
Entdecken Sie Videos, Produkttouren, Tutorials und weitere Lernressourcen, die Ihnen helfen, die Datenanalyse mit SPSS Statistics zu beschleunigen.
Eine leistungsfähige Softwareplattform für die statistische Analyse
Einfacher zu verwenden
Führen Sie leistungsstarke Analysen durch und erstellen Sie Visualisierungen und Berichte über eine Point-and-click-Schnittstelle, und zwar ohne Programmierkenntnisse.
Effiziente Datenaufbereitung
Reduzieren Sie die Datenaufbereitungszeit, indem Sie ungültige Werte ermitteln, Muster fehlender Daten anzeigen und Variablenverteilungen zusammenfassen.
Schnell und zuverlässig
Analysieren Sie große Datenmengen und bereiten Sie Daten in einem einzigen Schritt mit automatisierter Datenaufbereitung auf.
Umfassend
Nutzen Sie eine integrierte Schnittstelle für erweiterte und deskriptive Statistiken, Regression und mehr. Sie können zudem häufige Tasks über die Syntax automatisieren.
Open-Source-Integration
Verbessern Sie die SPSS-Syntax mit R und Python, indem Sie eine Bibliothek mit Erweiterungen verwenden oder eigene Erweiterungen erstellen.
Datensicherheit
Speichern Sie Dateien und Daten auf Ihrem Computer und nicht in der Cloud, indem Sie SPSS lokal installieren.
Weitere Informationen zu IBM SPSS Statistics
Streudiagramm mit Diskriminanz-Scores
Bayessche Verfahren
Mehrschicht-Perzeptron-Netz (MLP)
Geschätzte Randmittel
Erkunden Sie innovative statistische Verfahren mit SPSS Statistics
Erweiterte Statistiken
Nutzen Sie die univariate und multivariate Modellierung, um genauere Schlussfolgerungen bei der Analyse komplexer Beziehungen zu erhalten.
Regression
Sagen Sie kategoriale Ergebnisse vorher und wenden Sie nicht lineare Regressionsverfahren an.
Entscheidungsbäume
Verwenden Sie Klassifikations- und Entscheidungsbäume, um Gruppen und Beziehungen zu identifizieren und Ergebnisse vorherzusagen.
Direktmarketing
Ermitteln Sie ohne großen Aufwand die richtigen Kunden und verbessern Sie die Kampagnenergebnisse.
Vorhersage
Erstellen Sie zeitreihenbasierte Vorhersagen – unabhängig von Ihren Fachkenntnissen.
Neuronale Netze
Erkennen Sie komplexe Beziehungen und verbessern Sie Vorhersagemodelle.
Kategorien
Nutzen Sie kategoriale Daten, um Ergebnisse vorherzusagen und Beziehungen aufzudecken.
Komplexe Stichproben
Analysieren Sie statistische Daten und interpretieren Sie Umfrageergebnisse auf der Basis komplexer Stichproben.
Exakte Tests
Erreichen Sie genauere Schlussfolgerungen bei kleinen Stichproben oder selten auftretenden Ereignissen.
Fehlende Werte
Decken Sie Muster in fehlenden Daten auf, schätzen Sie Auswertungsstatistiken und imputieren Sie fehlende Werte.