spss软件使用教程_保证正版

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IBM SPSS 软件平台提供统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能。IBM SPSS 兼具易用性、灵活性和可扩展性，可以为具有各种技能水平的用户提供服务，并且帮助您和您的企业发现新机遇，提率并大程度降低风险。
使用“导出到 TM1”对话框中的“映射”选项卡可以将 SPSS® Statistics 字段映射到关联的 IBM® Cognos® TM1® 维度和度量。您可以映射到度量维度中的现有元素，也可以在 TM1 立方体的度量维度中创建新元素。
对于 TM1 立方体中的每个常规维度，必须将活动数据集中的某个字段映射到该维度，或者必须为该维度一个分区。分区维度的单个叶元素，以使所有导出的案例都与的叶元素关联。
对于映射到常规维度的字段，将不会导出字段值与维度中的叶元素不匹配的案例。在这种情况下，您只能导出到叶元素。
只能将活动数据集中的字符串字段映射到常规维度。只能将活动数据集中的数字字段映射到立方体的度量维度中的元素。
导出到测量维度中的现有元素的值将覆盖 TM1 多维数据集中的关联单元格。
要将 SPSS Statistics 字段映射到常规 TM1 维度，或者映射到度量维度中的现有元素，请执行以下操作：
从“字段”列表中选择 SPSS Statistics 字段。
从“TM1 维度”列表中选择关联的 TM1 维度或度量。
单击映射。
要将 SPSS Statistics 字段映射到度量维度中的新元素，请执行以下操作：
从“字段”列表中选择 SPSS Statistics 字段。
从“TM1 维度”列表中选择度量维度的项。
单击新建，在“TM1 度量名称”对话框中输入度量元素的名称，然后单击确定。
要为常规维度分区，请执行以下操作：
从“TM1 维度”列表中选择维度。
单击分区。
在“选择叶成员”对话框中，选择分区的元素，然后单击确定。您可以通过在“查找”文本框中输入搜索字符串并单击查找下一个来搜索特定元素。如果某个元素的任何部分与搜索字符串匹配，那么表明找到匹配项。
搜索字符串中包含的空格将包括在搜索中。
搜索不区分大小写。
系统对星号 () 的处理与其他任何字符相同，不作通配符搜索。
您可以通过从“TM1 维度”列表中选择映射的项并单击取消映射来除去映射定义。可以通过从“TM1 维度”列表中选择度量并单击来的新度量。
“比较数据集”会将活动数据集与当前会话中另一个数据集比较，或与 IBM® SPSS® Statistics 格式的外部文件比较。
要比较数据集
打开一个数据文件并确保它是活动数据集。（您可以通过单击数据集的“数据编辑器”窗口使该数据集成为活动数据集）。
从菜单中选择：
数据 > 比较数据集
选择打开数据集，或您想与活动数据集比较的 IBM SPSS Statistics 数据文件。
选择一个或多个您想比较的字段（变量）。
根据需要，您可以：
根据一个或多个个案 ID 值匹配个案（记录）。
比较数据字典属性（字段和值标签、用户缺失值、测量级别等）。
在识别不匹配个案的活动数据集中，创建标记字段。
创建只包含匹配个案或者不匹配个案的新数据集。

全面
运行和描述性统计、回归分析、决策树以及具有集成接口的更多内容。
带来灵活性的图标
灵活
从预订或传统许可证中选择，可根据需要从多个功能选项中选择。

企业使用 IBM SPSS Statistics 来了解数据，分析趋势，预测和计划验证假设并获得准确的结论。SPSS Modeler 是全球的数据挖掘和预测性分析平台，支持从数据了解到部署的完整数据科学周期，具有一系列丰富的算法和功能，如文本分析、地理空间分析和优化。

spss功能介绍
分位数回归
对一组预测变量（自变量）与目标变量（因变量）的特定百分位数（即“分位数”，通常是中位数）之间的关系建模。有关更多信息，请参阅分位数回归。
分位数回归并不会假设目标变量的分布，它趋向于抑制偏离观测值的影响，并广泛用于生态、和金融经济等行业的研究。
ROC 分析
通过绘制分类检验的敏感度与 (1 减特)，评估模型预测的准确性（因为阈值随诊断检验结果的整个范围而变化）。ROC 分析支持有关单个 AUC、度与反馈 (PR) 曲线的推论，并提供选项以供比较从立组或成对主体生成的两个 ROC 曲线。有关更多信息，请参阅ROC 分析。
贝叶斯统计
单向重复测量 ANOVA
这个新过程按每个不同的时间点或条件测量同一个主体的一个因子，并允许这些主体在多个级别内交叉。假定每个主体针对每个时间点或条件都进行单次观察（因此，不考虑主体处理交互）。
“单样本二项”增强功能
此过程提供用于对二项分布执行贝叶斯单样本推论的选项。有关参数为π，它表示可能导致成功或失败的固定数量的试验中的成功概率。请注意，每个试验相互立，并且概率π在每个试验中保持相同。 二项随机变量可被视为固定数量的立 Bernoulli 试验的总和。
“单样本泊松”增强功能
此过程提供用于对泊松分布执行贝叶斯单样本推论的选项。泊松分布（一种针对罕见事件的有用模型）假设在较小时间间隔内，事件发生的概率与等待时间的长度成比例。在得出对泊松分布的贝叶斯统计推论时，将使用伽玛分布族中的共轭先验。
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
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