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基本版/ BASE

IBM SPSS Statistics

數據分析的最佳選擇

使用 IBM SPSS Statistics Base 軟體,可以:

  • 快速存取及管理資料
  • 透過描述性統計量取得「先查看」
  • 執行基本測試以分類數據,發現關係並作出預測

您可以從開始使用 IBM SPSS Statistics Base 軟體來完成分析程序。除了數據準備,數據管理,輸出管理和圖表功能,現在都在所有 IBM SPSS Statistics 模組中提供,IBM SPSS Statistics Base 軟體還提供了統計分析最常用的過程之一,這是每個分析人員幾乎都應該具有的基本工具集。

這些程序可快速查看資料、制定額外測試的假設、然後執行一些程序來協助釐清變數之間的關係、建立叢集、識別趨勢並做出預測。

SPSS Statistics Base 軟體提供蒙特卡羅模擬技術來建置更好的模型並在輸入不確定時評量風險。

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取得快速資料的"Snapshot"

您可以透過 IBM SPSS Statistics Base 中的基本統計資料來快速瞭解資料的基本結構。 這些包括交叉表格、頻率、描述性統計量、描述性比例統計量、變異數分析與變異數分析、相關性以及比較平均數與探索資料的程序。

利用蒙特卡羅模擬 SPSS Statistics 軟體結合預測分析的力量與蒙特卡羅模擬的假設功能來做出更好的決策,協助評量風險及處理中的不確定性預測模型。

  • 評估假設情況
  • 根據使用者指定的參數來模擬資料並使用該模擬資料作為輸入來預測結果
  • 調整用於模擬數據和比較結果的參數

從現有的模型和資料開始

使用 SPSS Statistics 軟體,不需要指定整個模型。可以使用現有的預測模型和資料作為模擬的起點。 可在 SPSS Statistics 或 SPSS Modeler 軟體中構建預測模型,並且可以使用這些模型來指定輸入的強度。 SPSS Statistics 軟體可以使用現有的類似數據,必須自動調整輸入的分佈和輸入的更正。

也可以修改用來模擬資料和比較結果的參數。 例如,可能希望模擬各種廣告預算金額,以瞭解影響總銷售額的方式。 根據模擬的結果,可能會決定花更多時間在廣告上,以滿足您的總體銷售目標。

IBM SPSS Statistics Base 軟體也包含許多程序來協助識別群組及預測結果。 這些程式包括:

  • 因素分析
  • K-means叢集分析
  • 階層式叢集分析出預測
  • 兩步叢集分析
  • 判別分析
  • 線性迴歸
  • 序數迴歸(也稱為「PLUM」)
  • 最近鄰法分析

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