spss23給你帶來一流的數據統計分析軟件，幫你的辦公效率極大的提高，還有的特色功能于多個領域適用的優點，這款帶來的是spss23，修復大量不穩定bug，新增更多的功能，讓你使用起來更加的得心應手，給用戶提供方便。歡迎大家前來旋風軟件園下載！

spss23中文版介紹：

spss全名“ibm spss modeler”，是美國ibm公司推出的一款大型數據分析軟件，提供預測分析，以幫助您發現數據存在的問題，獲得預測準確性和改進決策，本軟件分析的范圍非常廣泛，大量運用于商業數據分析、市場數據分析、研究數據分析、科學領域分析，不僅可以對當前的已有的數據分析，還能預測未來發展的情況，通過虛擬構建的數據，讓您在分析模式中不斷延伸，以大數據作為分析預測分析的來源，為以后的市場變化提供預測性的分析，以便在未來的發展中占領先機。

spss23完整破解版特點：

1.數據管理

在10版以后，spss的每個新增版本都會對數據管理功能作一些改進，以使用戶的使用更為方便。13版中的改進可能主要有以下幾個方面：

1）超長變量名：在12版中，變量名已經最多可以為64個字符長度，13版中可能還要大大放寬這一限制，以達到對當今各種復雜數據倉庫更好的兼容性。

2）改進的autorecode過程：該過程將可以使用自動編碼模版，從而用戶可以按自定義的順序，而不是默認的ascii碼順序進行變量值的重編碼。另外，autorecode過程將可以同時對多個變量進行重編碼，以提高分析效率。

3）改進的日期/時間函數：本次的改進將集中在使得兩個日期/時間差值的計算，以及對日期變量值的增減更為容易上。

結果報告

從10版起，對數據和結果的圖表呈現功能一直是spss改進的重點。在16版中，spss推出了全新的常規圖功能，報表功能也達到了比較完善的地步。13版將針對使用中出現的一些問題，以及用戶的需求對圖表功能作進一步的改善。

1）統計圖：在經過一年的使用后，新的常規圖操作界面已基本完善，本次的改進除使得操作更為便捷外，還突出了兩個重點。首先在常規圖中引入更多的交互圖功能，如圖組（paneled charts），帶誤差線的分類圖形如誤差線條圖和線圖，三維效果的簡單、堆積和分段餅圖等。其次是引入幾種新的圖形，已知的有人口金字塔和點密度圖兩種。

2）統計表：幾乎全部過程的輸出都將會棄用文本，改為更美觀的樞軸表。而且樞軸表的表現和易用性會得到進一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以對統計量進行排序、在表格中合并/省略若干小類的輸出等。此外，樞軸表將可以被直接導出到powerpoint中，這些無疑都方便了用戶的使用。

2.模塊

這個模塊實際上就是將以前單獨發行的spss answertree軟件整合進了spss平臺。筆者幾年前在自己的網站上介紹spss 11的新功能時，曾經很尖銳地指出spss的產品線過于分散，應當把各種功能較單一的小軟件，如answertree、sample power等整合到spss等幾個平臺上去。看來spss公司也意識到了這一點，而answertree就是在此背景下第一個被徹底整合的產品。

classification tree模塊基于數據挖掘中發展起來的樹結構模型對分類變量或連續變量進行預測，可以方便、快速的對樣本進行細分，而不需要用戶有太多的統計專業知識。在市場細分和數據挖掘中有較廣泛的應用。已知該模塊提供了chaid、exhaustive chaid和c&rt三種算法，在answertree中提供的quest算法尚不能肯定是否會被納入。

3.統計建模

complex samples是12版中新增的模塊，用于實現復雜抽樣的設計方案，以及對相應的數據進行描述。但當時并未提供統計建模功能。在13版中，這將會有很大的改觀。一般線形模型將會被完整地引入復雜抽樣模塊中，以實現對復雜抽樣研究中各種連續性變量的建模預測功能，例如對市場調研中的客戶滿意度數據進行建模。對于分類數據，logistic回歸則將會被系統的引入。這樣，對于一個任意復雜的抽樣研究，如多階段分層整群抽樣，或者更復雜的pps抽樣，研究者都可以在該模塊中輕松的實現從抽樣設計、統計描述到復雜統計建模以發現影響因素的整個分析過程，方差分析模型、線形回歸模型、logistic回歸模型等復雜的統計模型都可以加以使用，而操作方式將會和完全隨機抽樣數據的分析操作沒有什么差別。可以預見，該模塊的推出將會大大促進國內對復雜抽樣時統計推斷模型的正確應用。

游戲優勢：

ibm spss statistics是一個集成的產品系列，可以處理從規劃到數據收集，到分析，報告和部署的整個分析過程。有了十幾個完全集成的模塊可供選擇，您可以找到您需要增加收入，超越競爭對手，進行研究和做出更好的決策所需的專業能力。

質量決策

使用高級統計程序，以任何格式快速獲得對數據集的理解和洞察，確保高精度，推動質量決策。

更高的用戶權限

通過諸如命令語法和外部編程語言（如r，python等）的編程選項，大大提高了分析能力，靈活性和生產力。

輕松溝通結果

通過展示式報告，可視化和地理空間分析，展示更深入的洞察力并提供更好的置信區間。

讀/寫文本，excel，sas等; 沒有尺寸限制

描述性統計，數據準備和圖形

可編程性/可擴展性; 支持r / python

雙變量統計程序，因子和聚類分析

線性，非線性，序數，邏輯和2sls回歸

拖放交互式表格，導出到microsoft / pdf

廣義線性建模和生存分析

高級數據準備，決策樹和預測

單/多重缺失值插補

精確測試，復雜抽樣，自舉，sem

從一系列方法中進行選擇

從多種機器學習技術中選擇，包括分類，分割和關聯算法。使用腳本語言（如r，python和spark）來擴展建模功能。

設計視覺分析流

使用直觀的圖形界面將數據挖掘過程的每個步驟可視化為流的一部分。分析師和業務用戶可以輕松地將專業知識和業務知識添加到流程中。

自動準備數據

將數據自動轉換為最準確的預測模型的最佳格式。只需點擊幾下即可分析數據，識別修復，屏蔽字段并導出新屬性。

軟件新功能：

1、地理空間關聯規則

通過使用地理空間關聯規則，可以根據空間屬性和非空間屬性在數據中查找模式。例如，可以通過位置屬性和人口統計信息屬性識別罪案數據中的模式。根據這些模式，您可以構建規則，以預測有可能發生特定類型罪案的地點。

此過程可以在“基本統計信息”選項中獲得。

2、批量裝入數據庫中

將數據導出至數據庫時，批量裝入會將數據成批提交到數據庫，而不是一次提交一條記錄。此操作可以使操作速度更快，對于大型數據文件尤其如此。

3、空間時間預測

空間時間預測使用包含位置數據、預測輸入字段（預測變量）、時間字段和目標字段的數據。每個位置在數據中都有許多行，這些行表示每個預測變量在每個位置于每個時間間隔的值。

此過程可以在“基本統計信息”選項中獲得。

4、時間因果模型

時 間因果建模嘗試發現時間序列數據中的關鍵因果關系。在時間因果建模中，您指定一組目標序列以及這些目標的候選輸入集。這樣，過程將為每個目標構建一個自回 歸時間序列模型，并且僅包括那些與目標具有因果關系的輸入。此方法不同于傳統時間序列建模，在傳統時間序列建模中，您必須為目標序列顯式指定預測變量。由 于時間因果建模通常涉及為多個相關的時間序列構建模型，因此結果稱為模型系統。

在“預測”選項中提供了時間因果建模。

5、可編程性增強功能

 現在，您可以從任何外部 r 進程運行使用 r integration package for ibm? spss? statistics 中的函數的 r 程序，例如 r ide 或 r 解釋器。還可以從 r 運行 spss statistics 命令語法。

通過 python 或 r 實現的擴展命令現在支持在變量列表中使用 to 和 all 關鍵字。

ibm spss statistics - essentials for r 和 ibm spss statistics - essentials for python 現在包含更多擴展命令以及關聯的定制對話框。另外，可以通過在語法編輯器中按f1鍵來訪問隨 essentials for r 和 essentials for python 一起安裝的所有擴展命令的幫助。

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