IBM SPSS Statistics是一款世界領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)軟件，用于解決一系列的業(yè)務(wù)和研究問題。這一強(qiáng)大的工具提供一系列方法，包括即席分析、假設(shè)測(cè)試和報(bào)告，支持您控制自己的預(yù)測(cè)性分析資產(chǎn)，將這些資產(chǎn)投入到工作當(dāng)中，進(jìn)而更快速地制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。SPSS Statistics Subscription 提供一個(gè)基礎(chǔ)版本和三個(gè)附加組件，您可按需激活組件，進(jìn)而擴(kuò)展您的預(yù)測(cè)性分析功能。

IBM SPSS Statistics 26 win64下載

安裝方法

1. 正常安裝SPSS安裝完不要打開。

2.進(jìn)入Finder（訪達(dá)），找到“應(yīng)用程序”。 找到“SPSSStatistics”圖標(biāo)（默認(rèn)位置是在IBM -> SPSS -> Statistics ->26）。

3. 在“SPSSStatistics”圖標(biāo)上點(diǎn)右鍵，選擇第二項(xiàng)“顯示包內(nèi)容”。

4. 進(jìn)入Contents -> bin文件夾。

5. 開始激活,進(jìn)入解壓好的Patch文件夾,拷貝其中的lservrc文件粘貼至目錄/Applications/IBM/SPSS/Statistics/26/SPSSStatistics.app/Contents/bin/替換同名文件即可(方法見下圖

進(jìn)入此目錄方法從Finder（訪達(dá)），找到“應(yīng)用程序”。 找到“SPSSStatistics”圖標(biāo)（默認(rèn)位置是在IBM -> SPSS -> Statistics ->26 在“SPSSStatistics”圖標(biāo)上點(diǎn)右鍵，選擇第二項(xiàng)“顯示包內(nèi)容” 進(jìn)入Contents-->bin文件夾。

6.打開SPSS軟件，一般情況下你就會(huì)和下圖一樣有6000多天的試用期限，表示你已經(jīng)完全成功了，還有另一種情況提示試用，直接選擇輸入郵箱試用即可；（ 如果打開軟件直接提示已經(jīng)到期，并且很快停止運(yùn)行，也不需要管一直可以用.）

更改語言

SPSS是一個(gè)多國語言版本（11國語言）也許你安裝的時(shí)候沒有選對(duì)語言，沒有關(guān)系，打開SPSS的偏好設(shè)置即可更改語言，如圖所示，直接自己更改按照提示重啟軟件即可。

功能特色

1、全面的統(tǒng)計(jì)工具
在一體化的集成界面中工作，運(yùn)行描述統(tǒng)計(jì)、回歸分析、高級(jí)統(tǒng)計(jì)等等。在單一工具中即可創(chuàng)建可立即發(fā)布的圖表、表格和決策樹。
2、與開放源碼集成
通過專門擴(kuò)展，利用 R 和 Python 增強(qiáng) SPSS Syntax。利用我們的擴(kuò)展中心提供的 130 多項(xiàng)擴(kuò)展，或者構(gòu)建您自己的擴(kuò)展并與同行共享，以創(chuàng)建個(gè)性化解決方案。
3、輕松進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
使用簡(jiǎn)單的拖放界面來訪問各種功能，并跨多個(gè)數(shù)據(jù)源工作。此外，靈活的部署選項(xiàng)支持您輕松購買和管理軟件。
4、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
輕松識(shí)別無效值，查看缺失數(shù)據(jù)的模式，匯總變量分布，并使用為名義屬性設(shè)計(jì)的算法。
5、查看定價(jià)并購買
創(chuàng)建更可靠的模型，測(cè)試其穩(wěn)定性，并可靠地估計(jì)人口參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和置信區(qū)間。
6、高級(jí)統(tǒng)計(jì)信息
分析具有唯一特征的數(shù)據(jù)，描述因變量和自變量之間的關(guān)系，并分析事件歷史記錄和持續(xù)時(shí)間數(shù)據(jù)。
7、回歸
預(yù)測(cè)包含多個(gè)類別的分類結(jié)果，構(gòu)建非線性關(guān)系模型，并從數(shù)十種可能性中找到最佳預(yù)測(cè)變量。
8、定制表格
匯總相關(guān)數(shù)據(jù)，以演示質(zhì)量的生產(chǎn)就緒型表格呈現(xiàn)分析結(jié)果。您還可以將結(jié)果導(dǎo)出到 Microsoft® Office 應(yīng)用程序中。
9、缺失值
檢查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)缺失的數(shù)據(jù)模式，然后通過統(tǒng)計(jì)算法估算匯總統(tǒng)計(jì)并插補(bǔ)缺失值。
10、類別
直觀呈現(xiàn)并探索復(fù)雜的分類、數(shù)字和高維數(shù)據(jù)，并使用雙標(biāo)圖、三標(biāo)圖和感知圖來揭示隱藏的關(guān)系。
11、復(fù)雜樣本
通過將樣本設(shè)計(jì)融入至調(diào)查分析中，計(jì)算復(fù)雜樣本設(shè)計(jì)中的統(tǒng)計(jì)信息和標(biāo)準(zhǔn)誤差。
12、聯(lián)合分析
通過基于單獨(dú)的特性對(duì)消費(fèi)者的決策流程和價(jià)值進(jìn)行建模，更準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者的喜好、權(quán)衡取舍及價(jià)格敏感性。
13、準(zhǔn)確測(cè)試
分析數(shù)據(jù)庫中的偶發(fā)事件，或更準(zhǔn)確地使用少量樣本。30 余項(xiàng)準(zhǔn)確測(cè)試有助于分析導(dǎo)致傳統(tǒng)測(cè)試失敗的數(shù)據(jù)。
14、預(yù)測(cè)
無論數(shù)據(jù)集大小或變量數(shù)目多少，都能快速可靠地預(yù)測(cè)未來狀況，同時(shí)高效地更新和管理預(yù)測(cè)模型。
15、決策樹
創(chuàng)建分類和決策樹，幫助您更好地識(shí)別群組、發(fā)現(xiàn)各個(gè)群組之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未來事件。
16、直接營(yíng)銷
執(zhí)行最近購買時(shí)間、購買頻率和總購買金額 (RFM) 及集群分析、潛在客戶概要分析、郵政編碼分析、傾向性評(píng)分和控制包測(cè)試。
17、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
探究數(shù)據(jù)中微妙或隱藏的模式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中更復(fù)雜的關(guān)系，進(jìn)而生成性能更佳的預(yù)測(cè)模型。