Strumenti che rispondono alle sfide dell'intero ciclo di vita analitico
IBM SPSS Statistics Professional Edition offre molto più delle funzioni di statistica della Standard Edition per risolvere i problemi di qualità dei dati, complessità dei dati, automazione e previsione. Questa soluzione è stata sviluppata per gli utenti che eseguono diversi tipi di analisi dettagliate e non standard e che devono risparmiare tempo prezioso, automatizzando le attività di preparazione dei dati.
IBM SPSS Statistics Professional Edition include le seguenti funzionalità chiave:
- I modelli lineari offrono una serie di procedure di regressione e statistica avanzate, progettate per rispondere alle caratteristiche specifiche dei dati, descrivendo le relazioni complesse.
- I modelli non lineari offrono la possibilità di applicare modelli più avanzati ai dati.
- Le tabelle personalizzate consentono di comprendere facilmente i dati e di riepilogare rapidamente i risultati in modi differenti a seconda del pubblico.
- La preparazione dei dati semplifica la fase di preparazione dei dati del processo analitico.
- La convalida dei dati e dei valori mancanti aumenta la possibilità di ricevere risultati statisticamente pertinenti.
- Le strutture ad albero decisionale consentono di identificare al meglio i gruppi, rilevare le relazioni e prevedere gli eventi futuri.
- Le funzioni di previsione consentono di analizzare i dati cronologici e di prevedere gli andamenti più rapidamente.
Modelli lineari
- SPSS Statistics Professional include procedure GLMM (Generalized Linear Mixed Model) da utilizzare con dati gerarchici.
- Questo software include procedure di modelli misti e GLM (General Linear Model).
- Questa soluzione integra modelli GENLIN (Generalized Linear Model), che includono modelli statistici ampiamente utilizzati, come la regressione lineare per le risposte distribuite normalmente, modelli logistici per dati binari e modelli loglineari per il conteggio dei dati. GENLIN offre anche diversi modelli statistici utili, tramite la formulazione di modelli più generali.
- Le procedure GEE (Generalized Estimating Equation) estendono le procedure GLM (Generalized Linear Model) per gestire i dati longitudinali correlati e i dati dei cluster.
Modelli non lineari
- MLR (Multinomial Logistic Regression) prevede i risultati categorici con più di due categorie.
- La regressione logistica binaria classifica i dati in due gruppi.
- NLR (Nonlinear Regression) e CNRL (Constrained Nonlinear Regression) calcolano i parametri dei modelli non lineari.
- L'analisi probit valuta il valore degli stimoli utilizzando la trasformazione di logit o probit delle proporzioni rispondenti
Tabelle personalizzate
- I metodi o le proporzioni vengono confrontati per gruppi demografici, segmenti di clienti, periodi di tempo o altre variabili categoriche, per includere statistiche inferenziali.
- Il software crea le statistiche di riepilogo da semplici calcoli di variabili categoriche per misurare la dispersione e ordinare le categorie per ogni statistica di riepilogo utilizzata.
- Include tre test di significatività: test di indipendenza chi-quadrata, confronto dei metodi di colonna (t test) o confronto delle proporzioni di colonna (z test).
- La funzione di creazione delle tabelle interattiva fornisce funzionalità drag and drop per creare tabelle pivot.
- Esclude le categorie specifiche, visualizza le celle dei valori mancanti e consente di aggiungere i subtotali alle tabelle.
- È possibile visualizzare l'anteprima e modificare le tabelle in tempo reale. Le tabelle possono essere esportate in Microsoft Word, Excel, PowerPoint o HTML da utilizzare nei report.
Preparazione dei dati
- SPSS Statistics Professional identifica i casi sospetti o non validi, le variabili e i valori dei dati.
- Il software consente di visualizzare i modelli dei dati mancanti e di riepilogare le distribuzioni variabili.
- Optimal Binning ricerca il risultato migliore per gli algoritmi progettati per gli attributi nominali.
- Lo strumento ADP (Automated Data Preparation) rileva e corregge gli errori di qualità e attribuisce i valori mancanti in un unico processo efficiente.
- I suggerimenti e le visualizzazioni consentono di determinare i dati da utilizzare.
Validità dei dati e valori mancanti
- SPSS Statistics Professional esamina i dati da diversi punti di vista, utilizzando uno dei sei report di diagnostica, stimando le statistiche di riepilogo e attribuendo i valori mancanti.
- Diagnostica i problemi di attribuzione dei dati mancanti più gravi.
- Il software sostituisce i valori mancanti con i dati stimati.
- Visualizza un'istantanea di ogni tipo di valore mancate e dei valori estremi per ogni singolo caso.
- Le influenze nascoste vengono eliminate, sostituendo i valori mancanti con delle stime per includere tutti i gruppi.
Strutture ad albero decisionali
- SPSS Statistics Professional determina graficamente le modalità di flusso dei dati, al fine di identificare le relazioni e sottogruppi specifici.
- Il software crea le strutture ad albero di classificazione direttamente in IBM SPSS Statistics, consentendo di utilizzare i risultati per segmentare e raggruppare i casi direttamente nei dati.
- Questa soluzione include quattro algoritmi di crescita ad albero consolidati:
- CHAID — Un veloce algoritmo di statistica ad albero multiplo che consente di visualizzare i dati in modo rapido ed efficiente, creando segmenti e profili in base ai risultati desiderati.
- Exhaustive CHAID — Una modifica dell'algoritmo CHAID, che esamina tutte le possibili separazioni per ogni predittore.
- Classification and regression trees (C&RT) — Un algoritmo ad albero binario completo che partiziona i dati e produce subset omogenei precisi.
- QUEST — Un algoritmo statistico che seleziona le variabili senza influenze e crea strutture ad albero binario precise in modo rapido ed efficiente.
- Le regole di selezione o di classificazione/previsione vengono generate con sintassi IBM SPSS Statistics, istruzioni SQL o testo semplice (tramite sintassi).
Previsioni
- SPSS Statistics Professional consente di fornire informazioni facili da comprendere e da utilizzare per i responsabili decisionali delle aziende.
- Questa soluzione determina automaticamente il modello esponenziale o ARIMA migliore per analizzare i dati cronologici.
- È possibile modellare contemporaneamente migliaia di serie temporali diverse, invece di una variabile per volta.
- I modelli possono essere salvati in un file centrale per aggiornare le previsioni in caso di modifica dei dati, senza impostare nuovamente i parametri o ricalcolare i modelli.
- Gli script possono essere programmati per aggiornare automaticamente i modelli con nuovi dati.
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