IBM SPSS Statistics 22.0 全模組功能

IBM® SPSS® Statistics 是經過整合的產品系列,可為分析流程的每個階段提供豐富的功能組合。此產品系列提供範圍廣泛的工具、檢驗與技術,因此您可以快速且有信心地執行各種類型的分析。您可以根據本身需要,以個別或組合方式購買 IBM SPSS Statistics 系列當中的模組。

◆IBM SPSS Statistics Base 
為各類統計分析的分析基礎,可讓您快速查看資料並且輕鬆做好分析準備。您可以運用更準確的產生報告功能輕鬆建置圖表、針對其他檢驗擬定假設、釐清變數之間的關係、建立群集,以及識別趨勢並進行預測。
  • 快速存取及分析大量的資料集。
  • 輕鬆準備及管理您的資料,以供分析用。
  • 以全範圍的統計流程分析資料。
  • 以精密的報表功能輕鬆建立圖表。
  • 以表格、圖形、資料方塊及繞樞軸轉動技術探索新的深入見解。
  • 快速建立對話方塊或讓進階使用者建立自訂的對話方塊,以便使貴公司的分析更容易及更有效率。
  • 支援的作業系統:Windows、Mac、Linux。
  • 支援多國語系,含繁體中文版。  
   > IBM SPSS Advanced Statistics 22.0 成功案例
  • E.ON UK: 分析客服中心來電,電子郵件,與實體信件的客戶行為模式
  • Chantal Sellier Consulting: 協助客戶分析大量客戶資料進行市場區隔
  • Chambers of Commerce and Industry (CCI), France: 經濟分析趨勢與預測

◆ IBM SPSS Regression
無論您是服務於商界、學術圈還是政府機關,都可以在 IBM® SPSS® Regression* 中,使用非線性建模程序的範圍為資料套用更準確的模型。IBM SPSS Regression 的用途廣泛,包括市場調查、醫學研究、機構研究與貸款評估。
  1. 以兩個以上的種類預測分類結果: 有了多項式回歸 (MLR),您便能擺脫是/否回答這類限制。例如您可建模,讓因數預測客戶會購買產品 A、產品 B 還是產品 C。
  2. 輕鬆將資料分為兩類: 利用二項式回歸來預測二分變數,例如是否購買以及是否投票。此程序提供逐步選取主要和互動回應的方式,精確預測回應變數。
  3. 控制模型: 利用受限的和非受限的非線性回歸程序,提高對模型和模型表示式的控制。這些程序提供兩個估計非線性模型參數的方法。拉凡格式 (Levenberg-Marquardt) 演算法可分析非受限的模型。順序二次規畫 (sequential quadratic programming) 演算法可讓您在參數估計值指定限制、提供專屬的損失函數,並且獲得標準錯誤的靴環法 (bootstrap) 估計值。
  4. 利用交替程序來滿足假設: 資料不符普通最小平方的統計假設時,使用加權最小平方 (WLS) 或兩階最小平方法 (2SLS)。利用 WLS 為級數內的量測值加權,並且以 2SLS 控制預測因子變數與錯誤項之間的相關性(時間為主的資料最常發生)。
  5. 尋找最佳刺激: 執行機率單位與對數優劣比回應建模,分析對藥劑量、價格或獎勵這類刺激回應的效力。
◆ IBM SPSS Advanced Statistics 
針對描述複雜關係之資料的內在特色,利用符合這些特色所設計的統計資料,提高分析的準確度,作出更可靠的結論。IBM SPSS Advanced Statistics* 提供許多功能強大、精密的單變數和多變數分析技巧組合,可解決以下各種實際問題,例如:
  1. 醫學研究 - 分析病患存活率
  2. 製造 - 評估生產流程
  3. 製藥 - 將測試結果回報給 FDA
  4. 市場研究 - 判斷產品的接受度
   > IBM SPSS Advanced Statistics 22.0產品效益:
  1. 各種功能強大的模型: 除了一般線性模型 (GLM)、混合模型程序、廣義線性模型 (GENLIN) 和廣義估計方程式 (GEE) 程序、IBM SPSS Advanced Statistics 現在更提供廣義線性混合模型 (GLMM)。
  2. 在處理巢狀結構資料時獲得更準確的預測模型: 線性混合模型程序可在 GLM 程序所使用的模型上延伸,讓您可以分析存在相關性和非經常可變性的資料。此程序不只可將方法模型化,也能為資料中的變數和共同變數建立模型。
  3. 建置彈性模型: GLM 程序可協助您描述應變數和獨立變數組合之間的關係。這些模型包含線性回歸、變異數分析 (ANOVA)、共同變異數分析 (ANCOVA)、多重變異數分析 (MANOVA) 和多重共同變異數分析 (MANCOVA)。
  4. 套用更精準的模型: IBM SPSS Advanced Statistics 擁有對數線性和階層式對數線性分析,可為計數資料的多維表格建立模型。
  5. 分析事件記錄和持續時間資料: 您可以檢查生命期限或持續時間資料,以瞭解終端機的事件,包括零件的故障、死亡或存活等。IBM SPSS Advanced Statistics 包含 Kaplan-Meier 和 Cox 回歸,為目前最新的存活程序。   
    > IBM SPSS Advanced Statistics 22.0 成功案例
  • Institut d’Administration des Entreprises (IAE), France: 市場調查與資料分析
  • Burke, Inc.: 線上市場調查資料搜集與分析
  • Telenet: 與Cognos BI 整合進行客戶行為分析

◆IBM® SPSS® Bootstrapping  可讓您輕鬆測試模型的穩定性與可靠性。

◆IBM® SPSS® Categories  提供您多種工具,以利釐清複雜的類別、數值與高維度資料。瞭解客戶認為您的品牌與哪些特性最為相關,或判斷客戶對於您的產品與其他廠牌的產品有何感覺。

◆IBM® SPSS® Complex Samples  在資料分析中整合複雜的樣本設計,擁有特殊化的規劃工具與統計方法,可減少分層抽樣、集群抽樣或多階段抽樣發生錯誤或誤導推論的風險。對於有意在使用抽樣調查方法時提高結論準確性的意見調查與市場研究人員、輿論研究人員或社會科學家而言,此模組必不可少。

◆ IBM® SPSS® Conjoint  可協助市場研究人員開發成功的產品,以符合現實的方式測量個別屬性如何影響人們的喜好。當此模組用來分析您新產品的競爭產品市場時,您比較不會忽略一些對客戶或服務對象來說很重要的產品層面,相對地,會比較能夠順利地符合他們的需要。

◆ IBM® SPSS® Custom Tables 結合綜合性的分析功能與互動式製表功能,以協助您輕鬆理解資料,並迅速針對不同讀者,以適當的樣式彙總結果。運用 IBM SPSS Custom Tables 來呈現意見調查、客戶滿意度、票選與合規報告結果。

◆ IBM® SPSS® Data Preparation 提供分析師進階技術,以簡化分析程序中執行分析之前的資料準備階段。在 IBM SPSS Statistics Base 中已納入基本資枓準備工具,但 IBM SPSS Data Preparation 提供特殊化的技術,可準備好資料以利提供精確的分析與結果。

◆ IBM® SPSS® Decision Trees 可協助您識別群組、探索群組之間的關係,並且探索結果及視覺化判斷模型如何流動,然後藉此預測未來事件。在 Statistics 產品套組中直接建立視覺化分類與決策樹狀結構,然後使用直覺方式呈現結果。

◆ IBM® SPSS® Direct Marketing  可協助行銷人員輕鬆執行各種分析,他們不需要深入瞭解統計學。深入瞭解您的客戶、提升您的行銷活動,讓您的行銷預算獲得最大的投資報酬率。

◆ IBM® SPSS® Exact Tests 可讓您使用小樣本數,而且對於結果深具信心。使用小樣本所節省下來的錢,可以用來執行意見調查或增加直效行銷方案的檢驗頻率。此模組提供 30多種確切檢驗,其中涵蓋適用於處理小型或大型資料集的各種無母數與類別資料問題。

◆ IBM® SPSS® Forecasting 可讓您快速且輕鬆地預測趨勢及開發預報—不需要是專家級統計師。IBM SPSS Forecasting 擁有處理時間序列資料所需的進階統計技術,而且不限您的專業層次。

◆ IBM® SPSS® Missing Values 可尋找您資料當中的遺漏值與其他變數之間的關係。遺漏資料可能會嚴重影響您的模型,甚至於您的結果。意見調查研究人員、社會科學家、資料採礦人員與市場研究人員使用此模組來驗證資料。

◆ IBM® SPSS® Neural Networks 提供非線性資料建模程序,可讓您探索更複雜的資料關係。選擇可用於分類(類別結果)與預測(數值結果)的演算法,以開發更精確且更有效的預測模型,從而提供更深入的見解與更充分的決策制定。


Comments