`

IBM 专业的统计分析平台SPSS Statistics 24.0新功能介绍

阅读更多

在前两周的文章 “IBM SPSS Modeler 18.0新版本强劲推出”中,提到IBM 数据挖掘平台SPSS Modeler最新版本于2016年3月15日推出,当天同时推出的还有SPSS家族中最元老级的产品------IBM SPSS Statistics 最新版本 24.0, 它是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,算算到现在已经有48年的历史了。2009年7月28日,IBM公司宣布用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司,基本上每年都有新版本的升级 。

今天主要给大家介绍最新24版本的新功能:

支持多种编程语言,实现任意扩展

spss

现在,创建和共享基于R、Python、Java或SPSS语法的扩展比以往任何时候都更加容易,可以在新的扩展菜单中实现用于扩展的定制对话框构建程序。如下图:

spss

定制对话框构建程序可实现增加新控件、现有控件的新属性、对话框的菜单位置的新选项以及更新的界面。

  • 您可以指定将定制对话框安装到安装对话框时创建的新子菜单。您还可指定是将定制对话框安装到所有窗口类型(“数据编辑器”、“语法”和“查看器”)还是仅安装到特定窗口类型。
  • 现在支持以下控件:字段选择器、数据集选择器、日期控件、安全文本控件、颜色选取器、表控件和选项卡控件。
  • 可以根据其他控件的状态启用或禁用控件。
  • 您可以指定目标列表的最小或最大字段数。还可以指定多选列表框的最小或最大所选项数。
  • 您可以指定组合框控件是否可编辑。控件可编辑时,会在运行时输入定制值。
  • 可以将标签放置在以下控件的左侧:组合框、文本控件、数字控件和文件浏览器。
  • 针对生成项列表的控件,可在生成的语法中项之间指定定界符。此属性适用于目标列表、字段选择器、表控件和列表框控件。
  • 您可以指定以下控件类型的文本区域的宽度:文件控件、数字控件和安全文本控件。
  • 可在其上放置控件的画布上功能列数增加为四列。先前,仅支持三个功能列。
  • 您可以将文本控件的内容指定为数据集名称(在运行时进行验证)。
  • 您可以指定如何处理带单引号或双引号的值中内部引号。此属性适用于以下控件类型:文本控件、表控件、组合框和列表框。

通过扩展中心,自由下载新功能

除了通过编程语言实现扩展功能,IBM SPSS Statistics提供Extension Hub,可轻松地下载、更新和除去扩展,试用当前一些新功能。

这些扩展内容是通过SPSS Statistics语法、Java、R、Python 2或Python 3开发好的组件,可直接下载使用,目前已经有近百个应用程序可供下载。

spss

注重颜值

IBM SPSS Statistics分析输出报告中,对统计表格的格式可以调整得更加灵活和美观(如下图),调整后,直接导出到word、excel、html或pdf等。

spss

更智能的数据导入与导出

现在,将数据导入和导出IBM SPSS Statistics比以往任何时候都更加容易,只需一次单击即可导入和导出常见文件格式。

spss

读取和写入 Excel 文件

  • 根据具有相同格式的值的指定百分比确定列的数据格式。先前,如果列中所有值不具有相同格式,那么为字符串格式分配列。现在,可以指定用于确定格式的值的百分比。缺省设置为 95%。
  • 忽略隐藏的行和列。
  • 从字符串值移除前导空格和尾部空格。
  • 写入 Excel 数据文件时指定工作表名称。
  • 将命名工作表追加到现有Excel 工作表。
  • 将变量标签而不是变量名称写入Excel 文件。

读取文本数据文件

  • 用于读取 CSV 数据文件的简单且灵活界面。
  • 可更灵活地读取文本数据文件,包括自动检测数据格式和更好地处理日期和时间值。

如果您对 SPSS 感兴趣,这里给大家提供一个绿色试用版,可免费试用一个月。

下载地址如下,赶紧来试试吧!

spss modelerhttp://bigdata.evget.com/product/168.html

spss statisticshttp://bigdata.evget.com/product/330.html

分享到:
评论

相关推荐

    Langmuir方程参数线性回归与非线性回归的比较

    以实测数据为依据,采用IBM SPSS Statistics 24.0软件进行Langmuir方程参数线性回归与非线性回归的对比分析。结果表明:线性回归方法不满足相应曲线因变量的残差平方和最小,线性回归方法中对变量由无理数到有限小数的...

    基于数据挖掘《针灸甲乙经》针刺处方及其腧穴配伍规律的研究.pdf

    数据统计与分析使用Microsoft Office Excel 2016建立数据库,并运用IBM SPSS Modeler 18.0及SPSS Statistics 24.0软件进行。关联规则分析运用Apriori算法,设定最小支持度15%、最小置信度70%,以揭示常用配穴组合。...

    cc_AMOS24.zip

    AMOS,全称为Analysis of Moment Structures,是IBM SPSS Statistics家族中的一款专业结构方程建模(SEM)软件,被誉为SPSS的“兄弟软件”。它在社会科学、市场研究、教育、心理学等领域中广泛应用于复杂的问卷数据...

    福兴讯V587对讲机写频,调频软件 福摩斯特V587

    福兴讯V587对讲机写频,调频软件。福摩斯特V587对讲机写频,调频

    uni-helper_vite-plugin-uni-tai_1742854282.zip

    app开发

    LangChain框架详解:大语言模型应用开发的核心模块与实践

    内容概要:本文介绍了LangChain这一开源框架,它专为开发基于大型语言模型(LLM)的应用程序而设计。文章阐述了LangChain的核心理念、架构组成及其重要性。LangChain通过模块化设计解决了大模型应用开发中的效率低下和局限性问题,提供了标准化的接口和丰富的抽象层,使开发者能够轻松接入不同大模型并构建高效的应用程序。文中详细讲解了几个关键模块,包括Model I/O、Retrieval、Chains、Memory、Agents和Callbacks,以及如何安装和使用LangChain进行开发。此外,还展示了具体的代码示例,如如何调用OpenAI的API、构建LLMChain链路、设置回调机制和实现对话记忆功能。 适合人群:对大语言模型有一定了解并且有兴趣开发基于LLM的应用程序的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①帮助开发者快速掌握LangChain的基本概念和使用方法;②提供实用的代码示例,便于开发者实际操作;③解释如何通过LangChain克服大模型应用开发中的常见难题,如模型差异、输出不稳定等。 阅读建议:鉴于LangChain涉及较多的专业术语和技术细节,建议读者在阅读时结合官方文档和示例代码一起学习,尤其是对于核心模块的理解和实践。同时,关注GitHub上的最新版本更新,以获取最新的特性和改进。

    网络伴侣 iCompanion 2.1

    网络伴侣 iCompanion 2.1 网络计费软件,功能全面,支持ISDN

    移动开发_Flutter_简约聊天_纸聊APP_1742846962.zip

    app开发

    《基于YOLOv8的交通事故自动报警系统》(包含源码、完整数据集、可视化界面、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计.zip

    资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

    《基于YOLOv8的八段锦练习指导系统》(包含源码、完整数据集、可视化界面、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计.zip

    资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

    前端开发_UniApp_云开发_JsSdk_全端适配实战讲解_1742852088.zip

    app开发

    移动开发_Flutter_轮子推荐_开发效率提升_1742851671.zip

    移动开发_Flutter_轮子推荐_开发效率提升_1742851671.zip

    往复活塞杆密封件热弹流润滑仿真:Python实现与解析(复现论文,含详细可运行代码及解释)

    内容概要:本文详细介绍了往复活塞杆密封件在瞬态条件下热弹流润滑仿真的Python实现。首先定义了几何、材料和工况参数,然后分别构建了流体力学、热力学和固体力学模型。流体力学模型使用有限差分法求解瞬态雷诺方程,热力学模型考虑了温度和压力对粘度的影响,固体力学模型则采用了Mooney-Rivlin超弹性模型和Prony级数描述的粘弹性松弛。最后通过耦合求解实现了整个系统的时间积分,并绘制了液膜厚度和压力分布图。文中还讨论了模型的特点、简化假设以及扩展建议。 适合人群:机械工程领域的研究人员和技术人员,尤其是对密封件性能优化感兴趣的从业者。 使用场景及目标:适用于研究往复活塞杆密封件的工作机理及其在不同工况下的表现,帮助工程师理解和预测密封件的动态特性,从而改进设计和选材。 其他说明:该实现基于论文中的理论框架,但在实际应用时可能需要进一步调整和完善。

    人人商城V3-3.2.1版本.zip 亲测能用

    人人商城V3-3.2.1版本.zip 亲测能用

    《基于YOLOv8的灯光设备监测系统》(包含源码、完整数据集、可视化界面、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计.zip

    资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

    Java面向对象编程,出现的示例代码

    Java面向对象编程,出现的示例代码

    蓝桥杯python相关资源,真题,蓝桥杯,蓝桥杯Python练习系统题库,蓝桥杯Python练习系统题库

    蓝桥杯python,蓝桥杯python相关资源,真题,蓝桥杯,蓝桥杯Python练习系统题库,蓝桥杯Python练习系统题库

    fsfzdgdfrgbzgr

    rgrgdfsegfasgrsredgf

    《基于YOLOv8的冲浪运动分析系统》(包含源码、完整数据集、可视化界面、部署教程)简单部署即可运行。功能完善、操作简单,适合毕设或课程设计.zip

    资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics