IBM SPSS Statistics 高级版的功能:

IBM SPSS Statistics 高级版

无论您的分析专注于什么，IBM SPSS Statistics Premium 都将显著提高工作效率，有助于为特定项目和业务目标取得优异的成果。

为整个企业的分析项目做好准备

SPSS Statistics 高级版包含 SPSS 标准版和 SPSS 专业版的所有功能，并提供更多功能。它增加了高级分析技术，例如结构方程模型(SEM)、深入的抽样评估和测试、以及专门针对直接营销的程序。如果您想通过最复杂的程序执行任何类型的分析，SPSS Statistics Premium 是正确的选择。

主要功能包括：

• 线性模型—使您的分析更加准确，从而得出更可靠的结论，推动决策制定。

• 非线性模型—具备将更加复杂的模型应用于数据的能力。

• 模拟建模—建立更好的模型，当输入信息不确定时使用蒙特卡洛模拟技术评估风险。

• 自定义表—快速对数据进行切片和切片处理，实现便捷分析和报告。

• 数据准备—节省时间，提高分析的准确性。

• 缺失值和数据有效性—使用科学的方法处理缺失数据。

• 分类数据和数值数据—获得对复杂的分类和数值数据。

• 决策树—更好地识别群组，发现群组之间的关系，并预测未来事件。

• 预测—分析时间序列数据，支持决策制定。

• 结构方程模型—获得对因果模型的额外洞察。

• 引导程序—确保您的模型稳定、可靠。

• 高级抽样评估和测试—寻找合适的样本大小，并确定小型样本的确切测试。

• 直接营销和产品决策制定程序—快速执行 RFM 分析，更好地了解消费者的喜好。

• 高端图表和图形—获得新的方式来向他人描绘和交流分析。

* 关于线性模型、非线性模型、模拟建模和自定义表的讨论，请参见标准版内容。关于数据准备、缺失值和数据有效性、分类数据和数值数据、决策树和预测的讨 论，请参见专业版内容。

结构方程模型

结构方程模型 (SEM) 可帮助您获得对因果模型的额外洞察，探索变量之间的交互效应和途径。SEM 使您能够更严格地进行测试，无论您的 数据是否支持您的假设。所创建的模型比使用标准的多元统计或多回归模型更加精确。

“深钻”分析功能，无论专注于什么

SPSS Statistics 高级版有助于数据分析人员、规划人员、预测人员、调查研究人员、程序评估人员和数据库营销人员等，在分析流程的各个 阶段轻松地完成任务。无论您进行哪种分析，您都会拥有广泛的完全集成的统计功能，用于您整个企业内的特定的分析任务。

数据分析人员拥有统计和分析能力，可在分析流程的各个阶段最大限度地提高工作效率。

• 快速检测异常并识别往往会歪曲整体结果的异常情况。

• 解决垃圾数据，并通过用填充估算取代缺失值来完成数据集。

• 准确地模拟分类数据和未分类数据的线性和非线性关系。

• 通过快速估算估计量的抽样分布，测试并确保分析程序。

• 发现随机效应是否引入了相关性。

• 总结并清楚地传达您的研究结果。

规划人员和预测人员能够更成功地规划和实施战略，高效、准确地分析时间序列数据。

• 通过复杂的分析支驱动数据决策的制定。

• 轻松确定正确的样本大小。

• 使用强大的回归程序进行更好的预测。

• 瞬间建立专业的时间序列预测。

调查研究人员拥有可更快、更准确地了解更多调查数据的工具。

• 不仅限于简单的数学函数行列和摘要。

• 查找模式和关联性。

• 将结果显示为“决策树”或交叉表格。

• 为各种受众创建自定义表格报告，包括那些没有统计背景的受众。

在程序评估中，需求评估、流程分析、影响分析和成本 / 效益分析涉及对多样化的定量数据集的分析，可能会掩盖程序的成效。SPSS Statistics 高级版为研究人员和专业分析人士提供了工具，用于程序评估的许多阶段。

• 轻松访问、处理和分析多种数据类型，包括数值数据和分类数据。

• 进行大规模调查时，更准确地了解数据。

• 采用专门的统计技术解释与抽样和样本设计相关的错误。

• 在分类数据或未分类数据的情况下精确地模拟线性和非线性关系。

• 发现随机效应是否引入程序数据内的相关性。

• 通过频数、交叉表和其他描述性统计快速地总结研究和报告结果。

数据库营销人员担负许多责任。最大限度地提高营销方案和活动的效率和影响，了解潜在客户和客户，消除独特的情况，产生统计上明显的响应率等等。SPSS Statistics 高级版减轻了数据库营销人员和支持分析人员的负担。

• 在分析之前简化销售和营销数据验证的流程。

• 根据识别特征对潜在客户和客户进行分类，包括 RFM 分析。

• 根据新活动测试现有活动的结果，分析控制包测试。

• 检测异常，识别可能歪曲整体结果的异常情况和响应。

• 创建应答器配置文件，生成购买倾向分数。

• 创建可能包含分类数据的关系模型。

• 通过频数、交叉表及其他描述性统计总结调查结果。

谁使用 SPSS Statistics?