IBM SPSS Statistics统计分析应用软件介绍

自动执行数据准备过程 - 消除复杂且耗时的人工数据准备工作。

· 无需人工检查即可验证数据 - 更快速更准确地执行数据验证。

· 防止异常值破坏分析 - 自动检测可能影响结果的异常情况。

自动数据准备

自动数据准备帮助用户通过自动执行冗长且重复的任务，为分析准备数据。这可提高分析速度、预测能力和可信度，帮助用户将可能在原始状态下被排除的数据包含在内。

验证数据

验证数据工具帮助您发现活动数据集中可疑和无效的案例、变量及数据值。例如，为客户提供月度客户满意度报告的数据分析人员，可使用该功能检查不完整的客户标识、范围之外的变量值和经常错误输入的变量值组合。

异常检测原因汇总

该表汇总了每个变量作为主要原因的作用。此表汇总变量影响的统计信息，包括针对每个变量报告的最小影响、最大影响和平均影响，以及作为多个个例原因的变量的标准偏差。

验证数据个例报告

该个例报告显示了违反多变量规则的个例，以及违反单变量规则的个例。这些个例都需要进行报告，作为数据输入以进行纠正。

IBM SPSS Decision Trees

轻松标识群组并预测成果

IBM SPSS Decision Trees 帮助您更好地标识群组，发现各个群组之间的关系，并预测未来事件。该模块包含可视化程度非常高的分类和决策树，支持您以直观方式提供分类结果，以便更清晰地向非技术受众解释分类分析。它包含四种 tree-growing 算法，您可以尝试不同的类型并发现最适合自己数据的算法。

该模块提供专门的树构建技术，用于在 IBM SPSS Statistics 环境内进行分类。四种 tree-growing 算法分别是：

· CHAID - 一种快速、统计型的多向树算法，用于快速高效地探索数据，并针对期望的结果构建分段和概要信息。

· 穷举式 CHAID - CHAID 的一种变体，用于检查每个预测项所有可能的分支。

· 分类和回归树 (C&RT) - 一个完整的二叉树算法，用于对数据进行分区，并生成准确的同构子集。

· QUEST - 一种统计算法，可快速高效地选择不包含偏差的变量，并构建准确的二叉树。

打开对话框

使用“决策”树对话框，选择要测量的因变量和自变量以及选择树生长方法。

CHAID 方法

树形图是树模型的图形表示。该树形图显示，使用 CHAID 方法时，收入级别是信用评级的最佳预测变量。

风险和分类表

风险和分类表可以快速评估用于按信用等级对客户分类的模型的有效性。

基于树的分类模型

“决策”树过程用于创建基于树的分类模型。它将个例分类成群组，或根据自变量（预测变量）来预测因变量（目标）的值。

SPSS Direct Marketing

轻松识别合适的客户，改进营销活动结果

IBM SPSS Direct Marketing 帮助您更深入地了解客户，改进营销活动，最大程度实现市场营销预算的投资回报 (ROI)。该软件提供针对您客户或联系人的复杂分析 - 使您的结果具有极高的可信度。SPSS Direct Marketing 使用功能强大的分析、直观的界面和“记分向导”帮助简化数据记分。运行分析后，输出的重要性已不言而喻。

SPSS Direct Marketing 支持数据库工作人员和直销人员：

· 针对各个客户群开发市场营销战略。

· 确定哪些客户有可能响应特定的促销报价。通过仅向可能响应的客户发送邮件，推动收入增长并降低成本。

· 比较直邮营销活动的效果，并按邮政编码标识对营销活动的响应。

· 连接至 Salesforce.com 来抽取客户信息、收集商机详细信息并执行分析。

· 从各种分析选项中进行选择，包含 RFM 分析（recency, frequency and monetary value) - 最近购买时间，购买频率和总购买金额）、集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性记分和控制包测试。

· 预防垃圾邮件投诉，方法是监控发送至每个客户组的电子邮件的频率。

IBM SPSS Exact Tests

准确分析小型数据集或包含偶发事件的数据集

IBM SPSS Exact Tests 支持您使用小型样本，但仍能够保持结果的可信度。如果您具有少量案例变量，其中某个类别响应百分比较高，或者必须将数据分为多个细目，那么传统测试可能不正确。SPSS Exact Tests 可以消除这种风险。

利用 SPSS Exact Tests，您可以：

· 随时运行测试，只需单击按钮即可。

· 从 30 余项精确测试中进行选择，这些测试涵盖从非参数数据到分类数据的整个数据范围，包括小型或大型数据集、偶发事件表和关联性测量。

· 将数据详细分割为细目。不存在要求每个单元格中预期数据计数达到五个或更多才能获得正确结果的限制。

· 在大型数据集中搜索偶发事件。

· 保留原始设计或自然分类（例如，区域、收入或年龄组）并按您的意图进行分析。

IBM SPSS Forecasting

无需技能即可构建复杂的时间序列预测

IBM SPSS Forecasting 使分析人员能够快速轻松地预测趋势和制定预测，而无需具备专业的统计技能。不太熟悉预测的人员即可创建考虑多个变量的复杂预测，而经验丰富的预测人员可以使用 SPSS Forecasting 来验证其模型。时间序列预测示例包括预测每天呼叫中心所需员工数量或者预测特定产品或服务的需求。SPSS Forecasting 可为您的每一个步骤提供帮助，使您可以更快速地获得所需信息。

SPSS Forecasting 可提供各种功能，例如：

· 指导性分析，通过模型构建过程为经验欠缺的用户提供支持。

· 更多选择和定制选项，使经验丰富的分析人员可以控制预测流程。

· 强大的时间序列建模过程，帮助您快速开发可靠的预测。

· 节省时间功能，允许您以快速可靠的方式创建和更新预测。

· 灵活的输出选项，简化向组织决策制定者提供易于理解的实用信息的过程。

时间因果关系模型

此图显示了与时间因果关系模型系统中的前 10 个模型（最匹配的模型）关联的因果关系。监控关键绩效指标并跟踪各种可控指标（称为杠杆）数据的企业希望确定杠杆与 KPI 之间的因果关系，以便了解哪些杠杆影响哪些 KPI。该公司还希望了解在各 KPI 之间是否存在因果关系。

IBM SPSS Missing Values

估算缺失数据时构建更好的模型

IBM SPSS Missing Values 软件供调查研究人员、社会学家、数据挖掘人员和市场研究人员等用于验证数据。该软件支持您检验数据来发现缺失数据模式，然后使用统计算法估算摘要统计并对缺失值进行归因。

利用 SPSS Missing Values 软件，您可以对缺失数据进行归因，得出更有效的结论并消除隐藏的偏差。

· 使用诊断报告快速诊断缺失数据归因问题。

· 使用多个归因模型将缺失数据值替换为估算值。

· 显示和分析模式以获取洞察并改善数据管理。

IBM SPSS Neural Networks

发现数据中更复杂的关系

IBM SPSS Neural Networks 软件提供非线性数据建模程序，使您能够发现数据中更为复杂的关系。您可以使用该软件设置网络学习的条件。您可以控制培训停止规则和网络体系结构，或者让程序自动为您选择体系结构。

利用 SPSS Neural Networks 软件，您可以开发更准确且更有效的预测模型。

· 使用“多层感知器 (Multilayer Perceptron, MLP)”或“径向基函数网络 (Radial Basis Function, RBF)”程序，挖掘数据中的隐藏关系。

· 通过指定变量，从始至终控制过程。

· 结合其他统计程序或技术以获取更深入的洞察。

多层感知器程序 (MLP)

多层感知器程序根据预测变量的值，针对一个或多个因（目标）变量产生预测模型。在本例中，我们通过构建模型来预测顾客流失率。

IBM SPSS Regression

利用高级回归过程提高预测的准确性

IBM SPSS Regression 软件使您能够预测分类结果，并应用各种非线性回归过程。您可以将这些过程应用于某些业务和分析项目，在这些项目中，普通回归技术受限或者不适用，例如，研究消费者购买习惯、对治疗进行响应或者分析信贷风险。

利用 SPSS Regression 软件，您可以扩展 IBM SPSS Statistics Base 的能力，将其用于分析过程中的数据分析阶段。

· 使用多项式逻辑回归 (MLR)，针对两个以上的类别预测分类结果。

· 使用二元逻辑回归，轻松将数据分类到各组。

· 使用非线性回归 (NLR) 和受限非线性回归 (CNLR) 估算非线性模型的参数。

· 使用加权最小二乘法和二阶段最小平方法满足统计假定。

· 使用概率分析估算刺激值。

IBM SPSS Statistics Base

统计分析必不可少的工具

IBM® SPSS® Statistics Base 是一款统计分析软件，提供执行全程分析所需的核心功能。它易于使用，包含范围广泛的过程和技术，能帮助您增加收入，超越竞争对手，开展研究并制定更好的决策。

SPSS Statistics Base 为分析过程的每一步都提供了必要的统计分析工具。

· 范围全面的统计过程，用于执行准确的分析。

· 内置的技术用于快速方便地准备分析数据。

· 复杂的报告功能，以