SPSS Statistics 25 - Categories kaufen
140.42

 

Gesamtsumme
inkl. 19 % USt

Anzahl

Preis in €

140,42

Produkt anfragen

IBM SPSS Categories liefert Ihnen sämtliche Hilfsmittel, die Sie benötigen, um einen klaren Einblick in komplexe kategorische und numerische sowie hochdimensionale Daten zu gewinnen.

Setzen Sie IBM SPSS Categories ein, um zu verstehen, welche Merkmale die Verbraucher am stärksten mit Ihrer Marke verbinden, oder um zu ermitteln, wie die Kunden Ihre Produkte im Vergleich zu anderen Produkten wahrnehmen, die Sie oder Ihre Mitbewerber anbieten.

Dies könnte Sie auch interessieren

Systat 13

Systat 13

Systat 13

Brillante Software zur statistischen Analyse, Bootstrapping Verfahren, Visualisierung mit hochwertigen 2D und 3D... Mehr Details

Download Preisliste Zum Produkt

Statgraphics Centurion 17 - Multilingual

Statgraphics Centurion 17 - Multilingual

Statgraphics Centurion 17 - Multilingual

Beliebtes Statistik Programm für Ingenieure mit mehr als 230 statistischen Analysen, Grafiken, statistischer... Mehr Details

Download Preisliste Zum Produkt

SPSS Statistics 25 - Standard

SPSS Statistics 25 - Standard

SPSS Statistics 25 - Standard

Elementare Analysefunktionalität für eine breite Vielfalt von Unternehmens- und Forschungsfragen. Mehr Details

Download Preisliste Zum Produkt

IBM SPSS Statistics - Categories

Prognose von Ergebnissen und Aufzeigen von Beziehungen in kategorialen Daten

IBM SPSS Categories vereinfacht die Visualisierung und Untersuchung von Beziehungen in Ihren Daten sowie die Prognose von Ergebnissen auf Grundlage Ihrer Feststellungen. Mithilfe von innovativen Verfahren, z. B. vorausschauender Analyse, statistischem Lernen, Wahrnehmungszuordnung und Präferenzskalierung, können Sie sich ein Bild davon machen, welche Merkmale die Verbraucher am meisten mit Ihrem Produkt oder Ihrer Marke in Verbindung bringen und wie sie Ihre Produkte im Vergleich zu anderen wahrnehmen.

SPSS Categories umfasst innovative Analyseverfahren, die Ihnen folgende Vorteile bieten:

  • Einfache Analyse und Interpretation von multivariaten Daten und ihrer Beziehungen auf vollständigere Weise
  • Umwandlung von qualitativen in quantitative Variablen durch die Ausführung zusätzlicher statistischer Operationen zu kategorialen Daten
  • Grafische Anzeige von zugrunde liegenden Beziehungen, ganz gleich, welche Kategorien untersucht werden, einschließlich Marktsegmenten, medizinischer Diagnosen, politischer Parteien oder biologischer Arten

Desktop-Systeme

  Windows® Mac® OS X Linux®
Andere Voraussetzungen DVD-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Für die Verbindung mit dem SPSS Statistics Base Server, ein Netzwerk Adapter für das TCP/IP Netzwerk Protokoll
Internet Explorer 7, 8,9 oder 10
DVD-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Webbrowser: Mozilla® Firefox® 20, 21
DVD-Laufwerk
Super VGA-Monitor (800x600) oder Monitor mit höherer Auflösung
Webbrowser: Mozilla® Firefox® 20, 21
Betriebssystem Windows XP, Vista, 7, 8, 10 (32-/64-Bit) Mac OS X 10.7 (32-/64-Bit), Mac OS X 10.8 (nur 64-Bit!) Debian 6.0 x86-64, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 5 Desktop Editions, Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Client 6 x86-64:
  • Linux (64 bit) kernel 2.6.28-238.e15 oder höher
  • FORTRAN version libgfortran.so.3
  • C++ Version libstdc++.so.6.0.10
Minimum CPU Intel®- oder AMD-x86-Prozessor mit 1 GHz oder mehr Intel-Prozessor (32- und 64-Bit) Intel®- oder AMD-x86-Prozessor mit 1 GHz oder mehr  
Min. RAM 1 GB RAM oder mehr empfohlen 1 GB RAM oder mehr empfohlen 1 GB RAM oder mehr empfohlen
Festplattenplatz Minimum 800 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte Minimum 800 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte Minimum 800 MB freier Speicherplatz auf der Festplatte

Server-Systeme

  SPSS Statistics Server
Andere Voraussetzungen Für Windows-, Solaris-Computer: Netzwerkadapter mit TCP/IP-Netzwerkprotokoll
Für System z-Computer: OSA-Express3 10 Gigabit Ethernet, OSA-Express3 Gigabit Ethernet, OSA-Express3 1000BASE-T Ethernet
Betriebssystem Windows Server 2008 oder 2012 (64-Bit), Red Hat® Enterprise Linux 5 (auf diversen Rechnerarchitekturen; 64-Bit), SUSE Linux Enterprise Server 10 und 11 (auf diversen Rechnerarchitekturen; 64-Bit)

Details entnehmen Sie bitte der Übersicht System Requirements SPSS Statistics Server 22
Minimum CPU  
Min. RAM 4 GB RAM oder mehr werden empfohlen
Festplattenplatz ca. 1 GB für die Installation. Temporär wird die doppelte Menge Speicherplatz benötigt.

Einfache Analyse und Interpretation von multivariaten Daten

  • Nutzen Sie Verfahren für die kategoriale Regression, um die Werte einer nominalen, ordinalen oder numerischen Ergebnisvariable aus einer Kombination numerischer und (nicht) geordneter kategorialer Prädiktorvariablen zu prognostizieren.
  • Quantifizieren Sie die Variablen, um Multiple R mit optimalen Skalierverfahren zu maximieren.
  • Zeigen Sie Beziehungen in Ihren Daten mithilfe von Dimensionsreduktionsverfahren wie Wahrnehmungszuordnungen und Biplots deutlich an.
  • Gewinnen Sie Einblick in Beziehungen zwischen mehr als zwei Variablen mit Übersichtsdiagrammen, die ähnliche Variablen oder Kategorien anzeigen.

Umwandlung von qualitativen in quantitative Variablen

  • Prognostizieren Sie die Werte einer nominalen, ordinalen oder numerischen Ergebnisvariable aus einer Kombination von kategorialen Prädiktorvariablen.
  • Analysieren Sie Zweiwegtabellen, die einige Messwerte für die Korrespondenz zwischen Zeilen und Spalten enthalten sowie Zeilen und Spalten als Punkte in einer Übersicht anzeigen. Zudem lassen sich multivariate kategoriale Daten analysieren, indem mehr als zwei Variablen in Ihrer Analyse genutzt werden.
  • Nutzen Sie optimale Skalierung, um das Verfahren zur Analyse der Hauptkomponenten zu generalisieren, sodass Variablen mit heterogenem Messniveau verwendet werden können.
  • Vergleichen Sie mehrere Variablensätze in demselben Diagramm miteinander, nachdem die Korrelation zwischen den Sätzen entfernt wurde, und untersuchen Sie Beziehungen zwischen zwei Objektsätzen, z. B. Verbrauchern und Produkten, visuell.
  • Führen Sie eine mehrdimensionale Skalierung von einer oder mehreren Matrizen mit Ähnlichkeiten oder Unterschieden (Näherungen) durch.

Grafische Anzeige von zugrunde liegenden Beziehungen

  • Setzen Sie die Beziehungen zwischen Ihren Variablen in einen größeren Referenzrahmen mit optischer Skalierung.
  • Erstellen Sie Wahrnehmungszuordnungen, die ähnliche Variablen oder Kategorien in enger Nachbarschaft grafisch anzeigen, um Ihnen einzigartige Einblicke in die Beziehungen zwischen mehr als zwei kategorialen Variablen zu geben.
  • Nutzen Sie Biplots und Triplots, um sich die Beziehungen zwischen Fällen, Variablen und Kategorien anzusehen, um beispielsweise die Beziehungen zwischen Produkten, Kunden und demografischen Merkmalen zu definieren.
  • Visualisieren Sie Beziehungen zwischen Objekten weiter unter Verwendung von Präferenzskalierung, durch die Sie nicht metrische Analysen für ordinale Daten durchführen und aussagekräftigere Ergebnisse erzielen können.
  • Analysieren Sie Ähnlichkeiten zwischen Objekten und integrieren Sie Merkmale für Objekte in derselben Analyse.