ibm spss statistics最新版是强大的可视化数据分析平台，软件通过高效化的处理能力，能完美的精准计算每一个数值。并且兼容于多个编程软件，更加快速可靠

ibm spss statistics完整版介绍

ibm spss statistics 27是专业实用的数据统计分析软件，可提供先进的统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、大数据集成、无缝部署，与 R、python 和其他环境无缝集成以实现应用程序等功能，从而更轻松、更有效地扩展统计功能和可编程性。IBM SPSS27软件包括 GLM、GLMM、HLM、GENLIN 和 GEE 等高级统计程序，可以更准确地识别和分析复杂的关系。其非线性回归提高了预测的准确性。使用自定义表格查看可以让用户根据数据的数量和分类来分析和报告特征，使用户能够进行更快、更有效、更详细的数据挖掘。

安装方法

1、在本站下载好数据包后，鼠标双击运行进入安装向导点击下一步

2、选择第一项(我接受许可协议的条款)，再点击下一步

3、选择安装位置，默认路径为“C:Program FilesIBMSPSSStatistics27”，建议最好不要安装到系统盘（C盘）

4、软件安装需要一些时间请耐心等待即可

5、当安装结束后点击“完成”即可退出安装向导

6、运行软件点击第一项“已购买”

7、进入许可界面直接点击下一步

8、选择第一项“授权用户许可证”点击下一步

9、回到刚才下载数据包中打开“注册信息-授权代码、txt”文本中的注册信息，将其复制到许可窗口点击“添加”

10、最后便会提示你成功安装许可证，重启软件即可直接进入用户界面，破解完成

软件功能

1、综合统计工具

使用多合一的集成界面来执行描述性统计、回归分析、高级统计等。在一个工具中创建随时可以发布的图表、表格和决策树

2、与开源集成

使用特殊扩展来扩展 R 和 Python 中的 SPSS 语法。利用扩展中心提供的 130 多个扩展或构建您自己的扩展并与您的同行共享以创建个性化的解决方案

3、简单的统计分析

使用简单的拖放界面访问不同的功能并跨多个数据源工作。此外，灵活的部署选项使您可以轻松购买和管理您的软件

4、数据准备

轻松识别无效值、显示缺失数据的模式、总结变量的分布，并使用专为名义属性设计的算法

5、查看大小

创建更可靠的模型，测试其稳定性，并可靠地估计总体参数的标准误差和置信区间

6、高级统计

分析具有独特特征的数据，描述因变量和自变量之间的关系，并分析事件历史和持续时间数据

7、返回

预测多个类别的分类结果，构建非线性关系模型，从几十种可能性中找到最好的预测器

8、定制表格

它总结了相关数据并以可用于生产的格式展示了分析结果，以证明质量。您还可以将结果导出到 Microsoft office 应用程序

9、缺失值

检查数据，找到缺失的数据模式，然后使用统计算法估计汇总统计量并替换缺失值

10、分类

可视化呈现和探索复杂的分类、数字和高维数据，并使用双图、三重图和感知图来揭示隐藏的关系

11、复杂样本

通过将样本设计纳入调查分析，可以计算复杂样本设计的统计信息和标准误差

12、联合分析

通过基于个人特征对消费者决策过程和价值观进行建模，您可以更好地了解消费者的偏好、权衡和价格敏感性

13、准确测试

分析数据库中的事件，或者更准确地说，使用少量样本。超过 30 种准确的测试可用于分析导致传统测试失败的数据

14、预测

无论数据集的大小或变量的数量如何，您都可以快速可靠地预测未来情况，并且可以有效地更新和管理您的预测模型

15、决策树

创建分类和决策树以帮助您更好地识别组、发现组之间的关系并预测未来事件

16、直销

执行最新的购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM)、聚类分析、潜在客户分析、邮政编码分析、趋势评分和控制包测试

17、神经网络

检查数据中的细微和隐藏模式，发现数据中更复杂的关系，并生成性能更好的预测模型

软件优势

1、分位数回归

在标准的“最小二乘法”回归中，模型预测基于单个回归线。这条线可用于估计因变量的平均值，该平均值由该线在自（预测）变量的特定值处的聚类点表示

2、ROC 分析

新的 ROC 程序可以轻松评估预测分类模型的准确性和性能。 ROC（Recipient Operating Characteristic）分析特别关注模型的分类精度，尤其是准确分类（称为真阳性和真阴性）和不准确预测（假阳性和假阴性）之间的关系。这些通常由 ROC 曲线表示。该曲线绘制了各种阈值设置下的真阳性率 (TPR) 和假阳性率 (FPR)。新的 ROC 分析程序还包括设施召回 (PR) 曲线，您可以选择比较从独立组或一对受试者生成的两条 ROC 曲线

3、贝叶斯统计

它还包括对贝叶斯统计程序套件的增强

4、单向方差分析

增强的重复测量允许分析师使用贝叶斯方法来比较同一对象在不同时间或条件下的特定因素的变化。假设每个受试者在每个时间点都在观察

5、样本二项式扩展

在这里，用户可以应用贝叶斯二项式检验来尝试确定两组之间观察到的比率与总体的虚拟比率相同的概率

6、泊松增强样本

与之前的过程相同，但在这里用户可以比较他们的数据与泊松分布的拟合程度。这些分布有助于对事故和保险索赔等罕见事件进行建模。在绘制关于泊松分布的贝叶斯统计推断时，会使用伽马分布族的预共轭

7、可靠性分析

对 SPSS Statistics 可靠性程序进行了一些额外的增强。可靠性分析已更新，为 Fleiss 的多重评估者 Kappa 统计提供选项。在为多个项目分配分类评级时，或对项目进行分类时，此技术通常用于评估固定数量评估者之间一致性的可靠性。这与其他 kappa 值（例如 Cohen 的 kappa）形成对比，后者仅适用于最多两个评估者之间的共识评估

8、程序和脚本改进

包括对现有流程和脚本命令的一些增强。这使您可以对数据应用更丰富的分析