spss23給你帶來一流的數(shù)據(jù)統(tǒng)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(lǐng)域適用的優(yōu)點，這款帶來的是spss23，修復(fù)大量不穩(wěn)定bug，新增更多的功能，讓你使用起來更加的得心應(yīng)手，給用戶提供方便。歡迎大家前來旋風(fēng)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(shù)據(jù)分析軟件，提供預(yù)測分析，以幫助您發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在的問題，獲得預(yù)測準(zhǔn)確性和改進(jìn)決策，本軟件分析的范圍非常廣泛，大量運用于商業(yè)數(shù)據(jù)分析、市場數(shù)據(jù)分析、研究數(shù)據(jù)分析、科學(xué)領(lǐng)域分析，不僅可以對當(dāng)前的已有的數(shù)據(jù)分析，還能預(yù)測未來發(fā)展的情況，通過虛擬構(gòu)建的數(shù)據(jù)，讓您在分析模式中不斷延伸，以大數(shù)據(jù)作為分析預(yù)測分析的來源，為以后的市場變化提供預(yù)測性的分析，以便在未來的發(fā)展中占領(lǐng)先機。

spss23完整破解版特點：

1.數(shù)據(jù)管理

在10版以后，spss的每個新增版本都會對數(shù)據(jù)管理功能作一些改進(jìn)，以使用戶的使用更為方便。13版中的改進(jìn)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(jīng)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(dá)到對當(dāng)今各種復(fù)雜數(shù)據(jù)倉庫更好的兼容性。

2）改進(jìn)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(rèn)的ascii碼順序進(jìn)行變量值的重編碼。另外，autorecode過程將可以同時對多個變量進(jìn)行重編碼，以提高分析效率。

3）改進(jìn)的日期/時間函數(shù)：本次的改進(jìn)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(jié)果報告

從10版起，對數(shù)據(jù)和結(jié)果的圖表呈現(xiàn)功能一直是spss改進(jìn)的重點。在16版中，spss推出了全新的常規(guī)圖功能，報表功能也達(dá)到了比較完善的地步。13版將針對使用中出現(xiàn)的一些問題，以及用戶的需求對圖表功能作進(jìn)一步的改善。

1）統(tǒng)計圖：在經(jīng)過一年的使用后，新的常規(guī)圖操作界面已基本完善，本次的改進(jìn)除使得操作更為便捷外，還突出了兩個重點。首先在常規(guī)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(tǒng)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(xiàn)和易用性會得到進(jìn)一步的提高，并加入了一些新的功能，如可以對統(tǒng)計量進(jìn)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(dǎo)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(fā)行的spss answertree軟件整合進(jìn)了spss平臺。筆者幾年前在自己的網(wǎng)站上介紹spss 11的新功能時，曾經(jīng)很尖銳地指出spss的產(chǎn)品線過于分散，應(yīng)當(dāng)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(chǎn)品。

classification tree模塊基于數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)展起來的樹結(jié)構(gòu)模型對分類變量或連續(xù)變量進(jìn)行預(yù)測，可以方便、快速的對樣本進(jìn)行細(xì)分，而不需要用戶有太多的統(tǒng)計專業(yè)知識。在市場細(xì)分和數(shù)據(jù)挖掘中有較廣泛的應(yīng)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(tǒng)計建模

complex samples是12版中新增的模塊，用于實現(xiàn)復(fù)雜抽樣的設(shè)計方案，以及對相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述。但當(dāng)時并未提供統(tǒng)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(fù)雜抽樣模塊中，以實現(xiàn)對復(fù)雜抽樣研究中各種連續(xù)性變量的建模預(yù)測功能，例如對市場調(diào)研中的客戶滿意度數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。對于分類數(shù)據(jù)，logistic回歸則將會被系統(tǒng)的引入。這樣，對于一個任意復(fù)雜的抽樣研究，如多階段分層整群抽樣，或者更復(fù)雜的pps抽樣，研究者都可以在該模塊中輕松的實現(xiàn)從抽樣設(shè)計、統(tǒng)計描述到復(fù)雜統(tǒng)計建模以發(fā)現(xiàn)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(fù)雜的統(tǒng)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(shù)據(jù)的分析操作沒有什么差別。可以預(yù)見，該模塊的推出將會大大促進(jìn)國內(nèi)對復(fù)雜抽樣時統(tǒng)計推斷模型的正確應(yīng)用。

游戲優(yōu)勢：

ibm spss statistics是一個集成的產(chǎn)品系列，可以處理從規(guī)劃到數(shù)據(jù)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(jìn)行研究和做出更好的決策所需的專業(yè)能力。

質(zhì)量決策

使用高級統(tǒng)計程序，以任何格式快速獲得對數(shù)據(jù)集的理解和洞察，確保高精度，推動質(zhì)量決策。

更高的用戶權(quán)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(chǎn)力。

輕松溝通結(jié)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(qū)間。

讀/寫文本，excel，sas等; 沒有尺寸限制

描述性統(tǒng)計，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和圖形

可編程性/可擴展性; 支持r / python

雙變量統(tǒng)計程序，因子和聚類分析

線性，非線性，序數(shù)，邏輯和2sls回歸

拖放交互式表格，導(dǎo)出到microsoft / pdf

廣義線性建模和生存分析

高級數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，決策樹和預(yù)測

單/多重缺失值插補

精確測試，復(fù)雜抽樣，自舉，sem

從一系列方法中進(jìn)行選擇

從多種機器學(xué)習(xí)技術(shù)中選擇，包括分類，分割和關(guān)聯(lián)算法。使用腳本語言（如r，python和spark）來擴展建模功能。

設(shè)計視覺分析流

使用直觀的圖形界面將數(shù)據(jù)挖掘過程的每個步驟可視化為流的一部分。分析師和業(yè)務(wù)用戶可以輕松地將專業(yè)知識和業(yè)務(wù)知識添加到流程中。

自動準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

將數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)換為最準(zhǔn)確的預(yù)測模型的最佳格式。只需點擊幾下即可分析數(shù)據(jù)，識別修復(fù)，屏蔽字段并導(dǎo)出新屬性。

軟件新功能：

1、地理空間關(guān)聯(lián)規(guī)則

通過使用地理空間關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以根據(jù)空間屬性和非空間屬性在數(shù)據(jù)中查找模式。例如，可以通過位置屬性和人口統(tǒng)計信息屬性識別罪案數(shù)據(jù)中的模式。根據(jù)這些模式，您可以構(gòu)建規(guī)則，以預(yù)測有可能發(fā)生特定類型罪案的地點。

此過程可以在“基本統(tǒng)計信息”選項中獲得。

2、批量裝入數(shù)據(jù)庫中

將數(shù)據(jù)導(dǎo)出至數(shù)據(jù)庫時，批量裝入會將數(shù)據(jù)成批提交到數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)文件尤其如此。

3、空間時間預(yù)測

空間時間預(yù)測使用包含位置數(shù)據(jù)、預(yù)測輸入字段（預(yù)測變量）、時間字段和目標(biāo)字段的數(shù)據(jù)。每個位置在數(shù)據(jù)中都有許多行，這些行表示每個預(yù)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(tǒng)計信息”選項中獲得。

4、時間因果模型

時 間因果建模嘗試發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵因果關(guān)系。在時間因果建模中，您指定一組目標(biāo)序列以及這些目標(biāo)的候選輸入集。這樣，過程將為每個目標(biāo)構(gòu)建一個自回 歸時間序列模型，并且僅包括那些與目標(biāo)具有因果關(guān)系的輸入。此方法不同于傳統(tǒng)時間序列建模，在傳統(tǒng)時間序列建模中，您必須為目標(biāo)序列顯式指定預(yù)測變量。由 于時間因果建模通常涉及為多個相關(guān)的時間序列構(gòu)建模型，因此結(jié)果稱為模型系統(tǒng)。

在“預(yù)測”選項中提供了時間因果建模。

5、可編程性增強功能

 現(xiàn)在，您可以從任何外部 r 進(jìn)程運行使用 r integration package for ibm? spss? statistics 中的函數(shù)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(xiàn)的擴展命令現(xiàn)在支持在變量列表中使用 to 和 all 關(guān)鍵字。

ibm spss statistics - essentials for r 和 ibm spss statistics - essentials for python 現(xiàn)在包含更多擴展命令以及關(guān)聯(lián)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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