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SPSS(Statistical Product Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”(Solutions Statistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,有Windows和Mac OS X等版本。
中文名 统计产品与服务解决方案 外文名 Statistical Product and Service Solutions 类 别 统计分析软件 创始人 美国斯坦福大学的三位研究生 研发成功时间 1968年 特 点 操作简单,编程简单,功能强大等 相关书籍 SPSS统计分析基础教程/高级教程 同类软件 SAS、R 开发者 IBM公司 惠普云交易技术面分析应用 平 台 java 语 种 英语
spss 发展历史
SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25,而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。 [1]
spss 惠普云交易技术面分析应用 软件功能
SPSS for Windows是一个组合式软件包,它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,以降低对系统硬盘容量的要求,有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到各种操作系统的计算机上,它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。
SPSS for Windows由于其操作简单,已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、数学、统计学、物流管理、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业等各个领域。
spss 发展历史
spss 版本历史
spss 功能介绍
spss 数据管理
spss 结果报告
spss 统计建模
spss 模块
这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时,曾经很尖锐地指出SPSS的产品线过于分散,应当把各种功能较单一的小软件,如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点,而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。
Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测,可以方便、快速的对样本进行细分,而不需要用户有太多的统计专业知识。在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法,在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。
spss 兼容性
随着自身产品线的不断完善,SPSS公司的产品体系已经日益完整,而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。在13版中,SPSS软件已经可以和其他一些最新的产品很好的整合在一起,形成更为完整的解决方案。例如,SPSS、SPSS Data Entry和新发布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了对调查研究的完整解决方案。而新增的SPSS Classification Trees模块将使得SPSS软件本身就能够针对市场细分工作提供更为完整的方法体系。
spss 产品特点
spss 操作简便
spss 编程方便
spss 功能强大
spss 数据接口
spss 模块组合
spss 针对性强
spss 软件平台
spss 其他相关
SPSS Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司,对Clementine产品进行重新整合和开发,Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台, Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型,进而应用到商业活动中,帮助人们改进决策过程。 强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。 同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比, Clementine其功能强大的数据挖掘算法,使数据挖掘贯穿业务流程的始终,在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题,企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据, 相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。 Clementine为您提供最出色、最广泛的数据挖掘技术,确保您可用最恰当的分析技术来处理相应的问题, 从而得到最优的结果以应对随时出现的商业问题。即便改进业务的机会被庞杂的数据表格所掩盖, Clementine也能最大限度地执行标准的数据挖掘流程,为您找到解决商业问题的最佳答案。
为了推广数据挖掘技术,以解决越来越多的商业问题,SPSS和一个从事数据挖掘研究的全球性企业联盟制定了关于数据挖掘技术的行业标准--CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)。与以往仅仅局限在技术层面上的数据挖掘方法论不同,CRISP-DM把数据挖掘看作一个商业过程,并将其具体的商业目标映射为数据挖掘目标。一次调查显示,50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程,它已经成为事实上的行业标准。
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