spss-办公软件-spss23中文版

spss23给你带来一流的数据统计分析软件，帮你的办公效率极大的提高，还有的特色功能于多个领域适用的优点，这款带来的是spss23，修复大量不稳定bug，新增更多的功能，让你使用起来更加的得心应手，给用户提供方便。欢迎大家前来旋风软件园下载！

spss23中文版介绍：

spss全名“ibm spss modeler”，是美国ibm公司推出的一款大型数据分析软件，提供预测分析，以帮助您发现数据存在的问题，获得预测准确性和改进决策，本软件分析的范围非常广泛，大量运用于商业数据分析、市场数据分析、研究数据分析、科学领域分析，不仅可以对当前的已有的数据分析，还能预测未来发展的情况，通过虚拟构建的数据，让您在分析模式中不断延伸，以大数据作为分析预测分析的来源，为以后的市场变化提供预测性的分析，以便在未来的发展中占领先机。

spss23完整破解版特点：

1.数据管理

在10版以后，spss的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。13版中的改进可能主要有以下几个方面：

1）超长变量名：在12版中，变量名已经最多可以为64个字符长度，13版中可能还要大大放宽这一限制，以达到对当今各种复杂数据仓库更好的兼容性。

2）改进的autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ascii码顺序进行变量值的重编码。另外，autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。

3）改进的日期/时间函数：本次的改进将集中在使得两个日期/时间差值的计算，以及对日期变量值的增减更为容易上。

结果报告

从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是spss改进的重点。在16版中，spss推出了全新的常规图功能，报表功能也达到了比较完善的地步。13版将针对使用中出现的一些问题，以及用户的需求对图表功能作进一步的改善。

1）统计图：在经过一年的使用后，新的常规图操作界面已基本完善，本次的改进除使得操作更为便捷外，还突出了两个重点。首先在常规图中引入更多的交互图功能，如图组（paneled charts），带误差线的分类图形如误差线条图和线图，三维效果的简单、堆积和分段饼图等。其次是引入几种新的图形，已知的有人口金字塔和点密度图两种。

2）统计表：几乎全部过程的输出都将会弃用文本，改为更美观的枢轴表。而且枢轴表的表现和易用性会得到进一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以对统计量进行排序、在表格中合并/省略若干小类的输出等。此外，枢轴表将可以被直接导出到powerpoint中，这些无疑都方便了用户的使用。

2.模块

这个模块实际上就是将以前单独发行的spss answertree软件整合进了spss平台。笔者几年前在自己的网站上介绍spss 11的新功能时，曾经很尖锐地指出spss的产品线过于分散，应当把各种功能较单一的小软件，如answertree、sample power等整合到spss等几个平台上去。看来spss公司也意识到了这一点，而answertree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。

classification tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分，而不需要用户有太多的统计专业知识。在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。已知该模块提供了chaid、exhaustive chaid和c&rt三种算法，在answertree中提供的quest算法尚不能肯定是否会被纳入。

3.统计建模

complex samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。但当时并未提供统计建模功能。在13版中，这将会有很大的改观。一般线形模型将会被完整地引入复杂抽样模块中，以实现对复杂抽样研究中各种连续性变量的建模预测功能，例如对市场调研中的客户满意度数据进行建模。对于分类数据，logistic回归则将会被系统的引入。这样，对于一个任意复杂的抽样研究，如多阶段分层整群抽样，或者更复杂的pps抽样，研究者都可以在该模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。可以预见，该模块的推出将会大大促进国内对复杂抽样时统计推断模型的正确应用。

游戏优势：

ibm spss statistics是一个集成的产品系列，可以处理从规划到数据收集，到分析，报告和部署的整个分析过程。有了十几个完全集成的模块可供选择，您可以找到您需要增加收入，超越竞争对手，进行研究和做出更好的决策所需的专业能力。

质量决策

使用高级统计程序，以任何格式快速获得对数据集的理解和洞察，确保高精度，推动质量决策。

更高的用户权限

通过诸如命令语法和外部编程语言（如r，python等）的编程选项，大大提高了分析能力，灵活性和生产力。

轻松沟通结果

通过展示式报告，可视化和地理空间分析，展示更深入的洞察力并提供更好的置信区间。

读/写文本，excel，sas等; 没有尺寸限制

描述性统计，数据准备和图形

可编程性/可扩展性; 支持r / python

双变量统计程序，因子和聚类分析

线性，非线性，序数，逻辑和2sls回归

拖放交互式表格，导出到microsoft / pdf

广义线性建模和生存分析

高级数据准备，决策树和预测

单/多重缺失值插补

精确测试，复杂抽样，自举，sem

从一系列方法中进行选择

从多种机器学习技术中选择，包括分类，分割和关联算法。使用脚本语言（如r，python和spark）来扩展建模功能。

设计视觉分析流

使用直观的图形界面将数据挖掘过程的每个步骤可视化为流的一部分。分析师和业务用户可以轻松地将专业知识和业务知识添加到流程中。

自动准备数据

将数据自动转换为最准确的预测模型的最佳格式。只需点击几下即可分析数据，识别修复，屏蔽字段并导出新属性。

软件新功能：

1、地理空间关联规则

通过使用地理空间关联规则，可以根据空间属性和非空间属性在数据中查找模式。例如，可以通过位置属性和人口统计信息属性识别罪案数据中的模式。根据这些模式，您可以构建规则，以预测有可能发生特定类型罪案的地点。

此过程可以在“基本统计信息”选项中获得。

2、批量装入数据库中

将数据导出至数据库时，批量装入会将数据成批提交到数据库，而不是一次提交一条记录。此操作可以使操作速度更快，对于大型数据文件尤其如此。

3、空间时间预测

空间时间预测使用包含位置数据、预测输入字段（预测变量）、时间字段和目标字段的数据。每个位置在数据中都有许多行，这些行表示每个预测变量在每个位置于每个时间间隔的值。

此过程可以在“基本统计信息”选项中获得。

4、时间因果模型

时 间因果建模尝试发现时间序列数据中的关键因果关系。在时间因果建模中，您指定一组目标序列以及这些目标的候选输入集。这样，过程将为每个目标构建一个自回 归时间序列模型，并且仅包括那些与目标具有因果关系的输入。此方法不同于传统时间序列建模，在传统时间序列建模中，您必须为目标序列显式指定预测变量。由 于时间因果建模通常涉及为多个相关的时间序列构建模型，因此结果称为模型系统。

在“预测”选项中提供了时间因果建模。

5、可编程性增强功能

 现在，您可以从任何外部 r 进程运行使用 r integration package for ibm? spss? statistics 中的函数的 r 程序，例如 r ide 或 r 解释器。还可以从 r 运行 spss statistics 命令语法。

通过 python 或 r 实现的扩展命令现在支持在变量列表中使用 to 和 all 关键字。

ibm spss statistics - essentials for r 和 ibm spss statistics - essentials for python 现在包含更多扩展命令以及关联的定制对话框。另外，可以通过在语法编辑器中按f1键来访问随 essentials for r 和 essentials for python 一起安装的所有扩展命令的帮助。