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IBM SPSS Statistics 29—預測分析軟件

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軟件動態

軟件簡介

IBM SPSS Statistics Premium Edition 集所有功能于一身的版本，專為有多種高級分析需求的科研人員和大型企業而設計。
IBM SPSS Statistics Premium Edition 幫助數據分析人員、規劃人員、預測人員、調查研究人員、程序評估人員及數據庫營銷人員等在分析過程的每個階段輕松地完成任務。它完全集成了 Statistics 功能，以及用于整個企業/科研項目內各種專門的分析任務的相關產品。該軟件能夠顯著提高生產力，有助于特定項目和業務目標取得出色成果。

軟件功能

IBM SPSS Statistics Premium Edition 包括以下功能：

一、線性模型
提供各種回歸和高級統計程序，旨在適應描述復雜關系的數據的固有特征。
? Statistics Premium 包含廣義線性混合模型 (GLMM)，用于分層數據。
? 該軟件具有通用線性模型 (GLM) 和混合模型程序。
? 它包含廣義線性模型 (GENLIN)，包括廣泛使用的統計模型，例如針對正態分布響應的線性回歸、針對二元數據的邏輯模型，以及針對計數數據的對數線性模型。GENLIN 還通過其非常通用的模型公式提供眾多實用的統計模型。
? 廣義估計方程 (GEE) 程序擴展了廣義線性模型的能力，使它們能使用關聯的縱向數據和聚類數據。

二、非線性模型
能夠將較為復雜的模型應用于數據。
? 多項式邏輯回歸 (MLR) 可預測具有兩個以上類別的分類結果。
? 二元邏輯回歸可將數據分為兩個組。
? 非線性回歸 (NLR) 和受限非線性回歸 (CNLR) 可估算非線性模型的參數。
? 概率分析使用響應比例的分對數（Logit）轉換或概率單位變換來計算模擬值。

三、地理空間
分析支持用戶對位置和時間數據進行集成、探索和建模。
? Statistics Premium 中的地理空間分析技術可幫助揭示地理空間數據中隱藏的關系和趨勢。
? 空間-時間預測 (STP) 技術可使線性模型適應 2D 和 3D 空間內位置隨時間推移進行的度量，支持用戶預測這些領域的長期變化趨勢。
? 使用廣義空間關聯規則 (GSAR) 發現空間和非空間屬性之間的關聯，此規則使用歷史數據（例如，事件發生位置、事件類型和事件發生時間）來描述發生的事件，例如犯罪或疾病爆發。

四、模擬功能
幫助分析人員自動模擬許多可能的結果（輸入不確定時），同時改進風險分析和決策制定。
? 蒙特卡羅模擬方法可以幫助您在現有數據不充分的情況下，根據現有的數據和/或已知的參數創建模擬數據集。
? 可對非數值型變量（如“男”和“女”）進行模擬，無需將其記錄為數值變量。
? 現有的預測模型和數據可用作模擬的起點，包括從 Automatic Linear Modeling (ALM) 和 IBM SPSS Modeler 導出的模型。
? 生成輸入數據時，會自動確定并使用分類輸入之間的關聯。
? 使用一組不同的隨機值，反復計算結果，生成可能結果值的分布，使用戶能夠選擇最優值。
? SPSS Statistics 可被用于分析模擬結果，以直觀的形式呈現結果以及為決策者推薦的行動。

五、定制表
使用戶能夠輕松理解其數據，并針對不同受眾以不同風格快速匯總結果。
? 包含推論性統計信息時，針對人口統計組、客戶群、時間段或其他分類變量比較平均值或比例。
? 該軟件可創建匯總統計信息（從針對分類變量的簡單計數到離差測定)，并按照使用的任何匯總統計信息對類別進行排序。
? 它包括三種主要的測試：獨立性卡方測試、列平均值比較（t 測試）和列比例比較（z 測試）。
? 交互式的表構建器提供拖放功能來創建數據透視表。
? 它排除了特定類別，能顯示缺少值的單元格，并將小計添加到表中。
? 表可實時預覽并在創建時進行修改。表可導出至 Microsoft Word、Excel、PowerPoint 或 HTML，以便在報表中使用。

六、數據準備
簡化了分析過程的數據準備階段。
? Statistics Premium 可識別可疑或無效的案例、變量和數據值。
? 該軟件允許您查看缺失數據的模式并匯總變量分布。
? Optimal Binning 為那些為名義屬性設計的算法找到最佳可能結果。
? 自動數據準備 (Automated Data Preparation，ADP) 工具通過一個高效的步驟即可檢測和糾正質量錯誤，找到缺少值的原因。
? 建議和可視化幫助您確定要使用的數據。

七、數據有效性和缺失值檢查
提升了獲得有顯著統計意義結果的幾率。
? Statistics Premium 可使用六種診斷報表從多個角度檢查數據，然后估算匯總統計信息并確定缺少值的原因。
? 該軟件可快速診斷因缺少數據而帶來的嚴重問題。
? 它使您能夠用估算值替換缺失的值。
? 它顯示每種缺失值的類型以及每個個例的所有極值的快照。
? 通過將缺失值替換為估算值以包含所有組（甚至包括響應力較低的組）來消除隱含的偏差。

八、分類數據和數字數據
可用于預測結果并以圖形方式顯示關系。
? 該軟件可通過感知圖、雙重圖和三重圖來發現底層的關系。
? 它使用類似于傳統回歸、主成份組件和典范相關的程序來預測結果并顯示關系 - 幫助您處理并理解名義數據（例如，薪資）和順序數據（例如，教育程度）。
? Statistics Premium 使您能夠以可視化方式解釋數據集，并在大型的分數、計數、等級、排名或相似性表中了解行與列之間的關系。
? 該軟件可處理數字數據中的非標準殘留數據或者預測變量（例如，客戶或產品屬性）與結果變量（例如，購買/不購買）之間的非線性關系。
? 提供了多種適用于數字數據和歸類數據的方法，包括 Ridge Regression、Lasso、Elastic Net、變量選擇和模型選擇。

九、決策樹
可更方便地標識組、發現各個組之間的關系和預測未來事件。
? Statistics Premium 以可視化方式確定模型的流動方式，因此您可發現特定的子組和關系。
? 該軟件直接在 IBM SPSS Statistics 中創建分類樹，因此，您可以使用結果直接在數據內對案例進行分段和分組。
? 它包括四種確立的樹形增長算法：
① CHAID - 快速、統計型的多向樹算法，用于快速有效地探索數據，并針對所期望的結果構建分段和概要信息。
② 窮舉式 CHAID - CHAID 的一種變體，用于檢查每個預測項所有可能的分支。
③ 分類和回歸樹 (C&RT) - 完整的二叉樹算法，可對數據進行分區，并生成準確的同構子集。
④ QUEST - 一種統計算法，可快速有效地選擇不包含偏差的變量，并構建準確的二叉樹。
? 選擇或分類/預測規則使用 IBM SPSS Statistics 語法、SQL 語句或簡單文本（通過語法）生成。

十、預測
功能幫助您更快地分析歷史數據并預測趨勢。
? Statistics Premium 確保組織決策者可以理解和使用您提供的信息。
? 它會自動確定最適合的 ARIMA 或指數平滑模型來分析您的歷史數據。
? 時間因果關系建模 (TCM) 技術可幫助揭示大量時間序列中隱藏的因果關系，并確定每一個目標序列的最佳預測變量。
? 一次可對數以百計不同的時間序列進行建模，而不是每次只能對一個變量建模。
? 模型集中保存至一個文件，以便在數據發生變化時可更新預測，而無需重新設置參數或者重新估算模型。
? 可編寫腳本以自動使用新數據來更新模型。

十一、結構方程式建模
工具使您能夠以更準確的方式構建結構方程式模型，比使用直觀的拖放功能設計的標準多變量統計模型更準確。
? Statistics Premium 測試假設情況，并確認觀測變量與潛變量之間的關系 - 獲得比回歸分析更深入的洞察。
? 它使您能夠構建更能切實反映復雜關系的模型，因為無論是觀測變量（例如，來自調查的非實驗性數據）還是潛變量（例如，滿意度和忠誠度），都可用于預測任何其他數值變量。
? 該軟件的可視框架用于比較、確認并完善模型。
? 多變量分析包含并擴展了標準方法 - 包括回歸、因子分析、相關分析以及方差分析。
? 該產品包含三種數據歸因方法：回歸、隨機回歸和貝葉斯算法 (Bayesian)。

十二、引導程序
簡化了對模型穩定性和可靠性的測試，使生成的結果更加準確可靠。
? Statistics Premium 通過對原始樣本的替換項進行重新采樣，對某個估算項的采樣分布進行估算。
? 它會估算填充參數（例如，平均值、中值、比例、比值比、相關系數、回歸系數等）的標準誤差和置信度區間。
? 該軟件使您可以創建數以千計的數據集備用版本，以便進行更準確的分析。

十三、高級采樣評估和測試
通過將樣本設計整合到調查分析中，生成從統計意義而言更為有效的推論。
? Statistics Premium 提供處理復雜樣本設計（例如，分層、分群或多階段采樣）所需的專業規劃工具和統計信息。
? 由于它將樣本設計整合到了調查分析中，因此可幫助您獲得更理想的結果。
? 用戶可使用分析和預測算法（包括預測事件的時間），在復雜的樣本設計中更準確地處理數字和分類結果。
? 向導簡化了計劃創建、數據分析和結果說明過程。

十四、直接市場營銷和產品決策工具
可幫助市場營銷人員更輕松地發現適合的客戶，提升營銷活動效果。
? Statistics Premium 通過為相似或截然不同的客戶或聯系人創建集群，對這些人進行細分。
? 該軟件利用一些共有特征對客戶或聯系人建檔，以提高市場營銷產品和活動的針對性。
? 它可設計傾向性分數，以確定購買可能性最高的人群。
? 測試包性能與控制包性能不相上下。
? 對營銷活動的響應通過郵政編碼來標識。
? 將營銷活動響應數據與 Salesforce.com 集成，以跟蹤商機線索和報告銷售成果。

十五、高端圖表（High-end charts）
使用戶可以在一系列平臺和智能設備上方便地創建和共享吸引人的可視化效果，并與之進行交互。
? Statistics Premium 擁有數十個內置的可視化模版，幫助您就分析結果進行溝通。
? 通過“拖放”方式創建圖表，無需編程技能。
? 可以定制樣式表和圖形模板，以便在整個企業范圍內設置新的圖形標準，或與您的品牌匹配。
? 圖形可部署在使用 IBM SPSS Collaboration and Deployment Services、IBM SPSS Statistics 和 IBM SPSS Modeler 的運營系統中。
? 該軟件支持各種數據源，包括以定界符分隔的 IBM SPSS Statistics 數據文件以及常見的數據庫源（例如，DB2、SQL Server、Oracle 和 Sybase）。

軟件版本功能對比

詳細界面功能介紹

登錄頁面
重新設計了登錄頁面，使用戶能夠快速輕松地找到所需的 SPSS Statistics 功能。

樣式輸出界面
根據單元格值，使用條件格式化，突出顯示表中的單元格背景和文本。

樣式輸出
將特定的屬性（如顏色）應用于表單元格或行，引起用戶對特定結果的注意。

Web 報告
通過智能手機和平板電腦（如 iPhone、iPad、iPod、Windows 和 Android 設備）中的 Web 瀏覽器，查看交互式 SPSS Statistics 報告。

熱圖
蒙特卡羅模擬 (Monte Carlo simulation) 在顯示目標和/或輸入為分類狀態的散點圖時，幫助您自動生成熱圖。

內核密度估算
在此圖中，SPSS Statistics 顯示了所選區域隨時間變化的點密度（內核密度估算）。

GSAR
正如此處所示，GSAR 可用于基于區域人口統計信息預測犯罪發生可能性最高的地點，如此圖中所示。

時間因果關系模型
此圖顯示了與時間因果關系模型系統中的前 10 個模型（最匹配的模型）關聯的因果關系。監控關鍵績效指標并跟蹤各種可控指標（稱為杠桿）數據的企業希望確定杠桿與 KPI 之間的因果關系，以便了解哪些杠桿影響哪些 KPI。該公司還希望了解在各 KPI 之間是否存在因果關系。

SPSS Statistics 29.0新功能

線性 OLS 替代方案
彈性網絡
新的 "線性彈性網絡" 擴展過程使用 Pythonsklearn.linear_model.ElasticNet用于估計一個或多個自變量上因變量的正規化線性回歸模型的類。規則化組合了 L1 (套索) 和 L2 (嶺) 懲罰。該擴展包含可選方式，用于顯示給定 L1 比率的不同 alpha 值的跟蹤圖，以及基于交叉驗證選擇 L1 比率和 alpha 超參數值。當擬合單個模型或使用交叉驗證來選擇懲罰比率和/或 alpha 時，可使用保留數據分區來估算樣本外性能。

套索
新的線性套索擴展過程使用 Pythonsklearn.linear_model.Lasso用于估計一個或多個自變量的因變量的 L1 損失正規化線性回歸模型的類，并包括用于顯示跟蹤圖和基于交叉驗證選擇 alpha 超參數值的可選方式。當擬合單個模型或使用交叉驗證來選擇 alpha 時，可使用保留數據分區來估算樣本外性能。

嶺
新的線性嶺擴展過程使用 Pythonsklearn.linear_model.Ridge用于估算一個或多個自變量上因變量的 L2 或平方損失正規化線性回歸模型的類，并包括用于顯示跟蹤圖和基于交叉驗證選擇 alpha 超參數值的可選模式。當擬合單個模型或使用交叉驗證來選擇 alpha 時，可使用保留數據分區來估算樣本外性能。

參數加速故障時間 (AFT) 模型
新程序使用非循環生命時間數據來調用參數化生存模型過程。參數化生存模型假設生存時間遵循已知分布，此分析擬合加速失敗時間模型，其模型效應與生存時間成正比。

參數生存模型 - SURV AFT

線性混合模型和廣義線性混合模型中的 偽 -R2 測量
偽 -R2 度量和類內相關系數現在包含在線性混合模型和廣義線性混合模型輸出中 (如果適用)。確定系數 R2 是通常報告的統計量，因為它表示由線性模型解釋的方差比例。類內相關系數 (ICC) 是一個相關統計，用于量化由多級/分層數據中的分組 (隨機) 因子解釋的方差比例。

命令語法
GENLINMIXED
輸出現在包含 偽 -R2 度量和類內相關系數 (如果適用)。

LINEAR_ELASTIC_NET
新的擴展命令使用 Pythonsklearn.linear_model.ElasticNet用于估計一個或多個自變量上因變量的正規化線性回歸模型的類。

LINEAR_LASSO
新的擴展命令使用 Pythonsklearn.linear_model.Lasso用于估算一個或多個自變量上因變量的 L1 損失正規化線性回歸模型的類。該命令包含用于顯示跟蹤圖和選擇基于交叉驗證的 alpha 超參數值的可選方式。

LINEAR_RIDGE
新的擴展命令使用 Pythonsklearn.linear_model.Ridge用于估計一個或多個自變量的因變量的 L2 或平方損失正規化線性回歸模型的類。該命令包含用于顯示跟蹤圖和選擇基于交叉驗證的 alpha 超參數值的可選方式。

MIXED
輸出現在包含 偽 -R2 度量和類內相關系數 (如果適用)。

SURVREG AFT
新的擴展命令使用非循環生命周期數據調用參數生存模型過程。

Python 和 R 升級
Python 3.10.4 和 R 4.2.0 隨 IBM SPSS Statistics 29一起安裝。

選擇個案 - 隱藏的個案
當選擇了部分個案時，未選擇的個案將不再隱藏在數據編輯器中，并且不會廢棄未選擇的個案。這表示返回到 統計信息 27.0.1 和更低版本的行為。

小提琴圖
“圖形板模板選擇器”包括新的小提琴圖，這是箱形圖和內核密度圖的混合體。小提琴圖顯示數據中的峰值，并用于可視化數字數據的分布。與只能顯示匯總統計的箱圖不同，小提琴圖描述匯總統計和每個變量的密度。

工作簿方式增強功能
兩個新的工作簿工具欄項: 顯示/隱藏所有語法窗口 和 清除所有輸出。
"狀態欄" 上的新按鈕，用于在經典 (輸出和語法) 方式與工作簿方式之間進行切換。

搜索增強功能
“搜索”功能提供了直接在工具欄字段中輸入詞匯以及在下拉窗格中查看結果的選項。

系統要求

IBM SPSS Statistics for Windows
操作系統：Microsoft Windows 10(64位)*
處理器：2 GHz 或更快
顯示：1024*768或更高
內存：需要 4 GB RAM，建議 8 GB RAM 或更多
磁盤空間：2 GB 或更多

IBM SPSS Statistics for Mac
操作系統：macOS High Sierra 10.13，macOS Mojave 10.14，macOS Catalina 10.15。
硬件：
內存: 4GB RAM 或更多 1024x768 顯示
最小硬盤空間: 2GB

IBM SPSS Statistics for Linux
操作系統：SPSS Statistics只在以下平臺上進行過測試和支持。Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8，Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Client 7，Ubuntu 14.04 LTS，Ubuntu 16.04 LTS。
硬件：
內存: 4GB RAM 或更多 1024x768 顯示
最小硬盤空間: 4GB

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