spss正版软件介绍

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科学软件网提供SPSS正版软件和优惠的价格，同时还有培训资源。
IBM SPSS 软件平台提供统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能。IBM SPSS 兼具易用性、灵活性和可扩展性，可以为具有各种技能水平的用户提供服务，并且帮助您和您的企业发现新机遇，提率并大程度降低风险。
导出到 Data Collection”对话框可以创建 IBM® SPSS® Statistics 数据文件和 Data Collection 元数据文件，您可以使用这些文件将数据读取到 Data Collection 应用程序中。在 IBM SPSS Statistics 和 Data Collection 应用程序之间“穿插”使用数据时，该操作非常有用。
注：可能存在以下情况：由于结构复杂，无法将数据以正确格式重新装入到数据收集数据库。
要将数据导出以供 Data Collection 应用程序使用，请执行下列操作：
在包含要导出的数据的“数据编辑器”窗口中，从菜单中选择：
文件 > 文件 > Data Collection
单击数据文件以 IBM SPSS Statistics 数据文件的名称和位置。
单击元数据文件以 Data Collection 元数据文件的名称和位置。
对于不是从 Data Collection 数据源创建的新变量和数据集，会将 IBM SPSS Statistics 变量属性映射到 Data Collection 元数据属性。
如果活动数据集是从 Data Collection 数据源创建的：
新的元数据文件是通过将原始元数据库特性与任何新变量的元数据特性合并而来的，再加上可能影响其元数据特性（例如添加或更改值标签）的对原始变量的任何更改。
对于从 Data Collection 数据源读取的原始变量，IBM SPSS Statistics 不识别的任何元数据特性都将保留其原始状态。例如，IBM SPSS Statistics 将网格变量转换为常规 IBM SPSS Statistics 变量，但定义这些网格变量的元数据将在您保存新元数据文件时保留。
如果任何 Data Collection 变量自动重命名以符合 IBM SPSS Statistics 变量命名规则，则元数据文件会将已转换的名称映射到原始 Data Collection 变量名称。
值标签是否存在会影响变量的元数据特性，并因此影响 Data Collection 应用程序读取这些变量的方式。如果已为变量的任何非缺失值定义了值标签，则应为该变量的所有非缺失值定义值标签；否则，当 Data Collection 读取数据文件时，未加标签的值将丢失。
此功能仅在安装了 IBM SPSS Statistics 的 Microsoft Windows 操作系统上可用，且仅在本地分析模式中可用。此功能不能用于使用 IBM SPSS Statistics Server 的分布式分析模式。

本页面的SPSS软件由科学软件网提供，科学软件网是SPSS软件一级经销商。提供正版软件和实惠的价格。
IBM SPSS 兼具易用性、灵活性和可扩展性，可以为具有各种技能水平的用户提供服务，并且帮助您和您的企业发现新机遇，提率并降低风险。SPSS Statistics 是**的统计分析软件。
数据文件有多种格式，而本软件被设计为可以处理其中的许多格式，包括：
Excel 电子表格
来自许多数据库源（包括 Oracle、SQLServer、DB2 等等）的数据库表
制表符分隔类型、CSV 类型和其他类型的简单文本文件
SAS 数据文件
Stata 数据文件
除了以 IBM® SPSS® Statistics 格式保存的文件以外，还可以打开 Excel、SAS、Stata、制表符分隔文件和其他文件，而*将文件转换为中间格式或输入数据定义信息。
打开数据文件会使其成为活动数据集。如果已经打开了一个或多个数据文件，则它们将保持打开状态，并可在以后的会话中使用。单击“数据编辑器”窗口中的任意位置会使打开的数据文件成为活动数据集。请参阅使用多数据源主题以获取更多信息。
在分布式分析中，使用远程服务器处理命令和运行过程的模式、可用的数据文件、文件夹和驱动器取决于远程服务器上可用的内容。当前服务器名称在对话框的**部指明。除非将驱动器为共享设备，或者将包含数据文件的文件夹为共享文件夹，否则将不能访问本地计算机上的数据文件。请参阅 分布式分析模式 主题以获取更多信息。

科学软件网代理SPSS软件已**10年，有丰富的项目经验。更有免费的培训资源提供。
企业使用 IBM SPSS Statistics 来了解数据，分析趋势，预测和计划验证假设并获得准确的结论。SPSS Modeler 是**的数据挖掘和预测性分析平台，支持从数据了解到部署的完整数据科学周期，具有一系列丰富的算法和功能，如文本分析、地理空间分析和优化。
对于不是从 Data Collection 数据源创建的新变量和数据集，会将 IBM SPSS Statistics 变量属性映射到 Data Collection 元数据属性。
如果活动数据集是从 Data Collection 数据源创建的：
新的元数据文件是通过将原始元数据库特性与任何新变量的元数据特性合并而来的，再加上可能影响其元数据特性（例如添加或更改值标签）的对原始变量的任何更改。
对于从 Data Collection 数据源读取的原始变量，IBM SPSS Statistics 不识别的任何元数据特性都将保留其原始状态。例如，IBM SPSS Statistics 将网格变量转换为常规 IBM SPSS Statistics 变量，但定义这些网格变量的元数据将在您保存新元数据文件时保留。
如果任何 Data Collection 变量自动重命名以符合 IBM SPSS Statistics 变量命名规则，则元数据文件会将已转换的名称映射到原始 Data Collection 变量名称。
值标签是否存在会影响变量的元数据特性，并因此影响 Data Collection 应用程序读取这些变量的方式。如果已为变量的任何非缺失值定义了值标签，则应为该变量的所有非缺失值定义值标签；否则，当 Data Collection 读取数据文件时，未加标签的值将丢失。
此功能仅在安装了 IBM SPSS Statistics 的 Microsoft Windows 操作系统上可用，且仅在本地分析模式中可用。此功能不能用于使用 IBM SPSS Statistics Server 的分布式分析模式。
要写入 Data Collection 元数据文件，必须安装以下项目：
如果您有权访问 IBM® Cognos® TM1® 数据库，那么可以将数据从 IBM SPSS® Statistics 导出到 TM1。如果您要从 TM1 导入数据、在 SPSS Statistics 中对此数据进行转换或评分，然后再将结果导出回 TM1，那么此功能特别有用。
要点：
要启用 SPSS Statistics 与 TM1 之间的数据交换，必须将以下三个进程从 SPSS Statistics 复制到 TM1 服务器：ExportToSPSS.pro、ImportFromSPSS.pro 和 SPSSCreateNewMeasures.pro。要将这些进程添加到 TM1 服务器，必须将它们复制到 TM1 服务器的数据目录并重新启动 TM1 服务器。这些文件位于 SPSS Statistics 安装目录下的 common/scripts/TM1 目录中。
要将数据导出到 TM1，请执行以下操作：
从菜单中选择：
文件 > 导出 > Cognos TM1
连接到 TM1 Performance Management 系统。
登录到 TM1 服务器。
选择要将数据导出到的 TM1 立方体。
从活动数据集中的字段到该 TM1 立方体中的维度和度量的映射。
PM 系统
这是 Performance Management 系统的 URL，该系统包含要连接到的 TM1 服务器。对于所有 TM1 服务器，Performance Management 系统定义为单一 URL。通过此 URL，您可以发现和访问环境中已安装且正在运行的所有 TM1 服务器。请输入此 URL 并单击连接。
TM1 服务器
建立与 Performance Management 系统的连接后，请选择包含要将数据导出到的立方体的服务器，然后单击登录。如果您先前未连接到此服务器，系统将提示您输入用户名和密码。如果此服务器使用认证方式 5（IBM Cognos 安全性），请从可用列表中选择标识安全认证提供程序的名称空间。
选择要导出的 TM1 立方体
用于列出 TM1 服务器中您可以将数据导出到的立方体的名称。选择所需立方体并单击向右箭头可以将其移入导出到立方体字段中。

科学软件网是SPSS软件在中国大陆的一级经销商，负责SPSS软件的销售，培训和售后服务。我们目前已有的SPSS视频教程有：
1、SPSS软件操作与应用培训（高清版） 
2、SPSS Statistics应用培训课程（高清版） 
3、SPSS软件操作及中应用（高清版） 
4、AMOS结构方程模型应用课程（高清版）
5、SPSS Modeler数据挖掘方法及其应用培训(高清版)
分位数回归
对一组预测变量（自变量）与目标变量（因变量）的特定百分位数（即“分位数”，通常是中位数）之间的关系建模。有关更多信息，请参阅分位数回归。
分位数回归并不会假设目标变量的分布，它趋向于抑制偏离观测值的影响，并广泛用于生态、和金融经济等行业的研究。
ROC 分析
通过绘制分类检验的敏感度与 (1 减特)，评估模型预测的准确性（因为阈值随诊断检验结果的整个范围而变化）。ROC 分析支持有关单个 AUC、度与反馈 (PR) 曲线的推论，并提供选项以供比较从立组或成对主体生成的两个 ROC 曲线。有关更多信息，请参阅ROC 分析。
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