IBM SPSS Statistics 26.0 Mac 中文激活版(附安装方法+许可证文件)

SPSS26免费版下载

  • 软件大小:633.1MB
  • 软件语言:简体中文
  • 软件类型:国产软件
  • 软件授权:免费软件
  • 更新时间:2020-07-23 16:22:14
  • 软件类别:其他软件
  • 软件官网:
  • 网友评分:软件评分
  • 应用平台:Mac平台
633.1MB
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IBM SPSS Statistics是一款世界领先的统计软件,用于解决一系列的业务和研究问题。这一强大的工具提供一系列方法,包括即席分析、假设测试和报告,支持您控制自己的预测性分析资产,将这些资产投入到工作当中,进而更快速地制定数据驱动的决策。SPSS Statistics Subscription 提供一个基础版本和三个附加组件,您可按需激活组件,进而扩展您的预测性分析功能。

IBM SPSS Statistics 26 win64下载

安装方法

1. 正常安装SPSS安装完不要打开。

2.进入Finder(访达),找到“应用程序”。 找到“SPSSStatistics”图标(默认位置是在IBM -> SPSS -> Statistics ->26)。

3. 在“SPSSStatistics”图标上点右键,选择第二项“显示包内容”。

4. 进入Contents -> bin文件夹。

5. 开始激活,进入解压好的Patch文件夹,拷贝其中的lservrc文件粘贴至目录/Applications/IBM/SPSS/Statistics/26/SPSSStatistics.app/Contents/bin/替换同名文件即可(方法见下图

进入此目录方法从Finder(访达),找到“应用程序”。 找到“SPSSStatistics”图标(默认位置是在IBM -> SPSS -> Statistics ->26 在“SPSSStatistics”图标上点右键,选择第二项“显示包内容” 进入Contents-->bin文件夹。

6.打开SPSS软件,一般情况下你就会和下图一样有6000多天的试用期限,表示你已经完全成功了,还有另一种情况提示试用,直接选择输入邮箱试用即可;( 如果打开软件直接提示已经到期,并且很快停止运行,也不需要管一直可以用.)

更改语言

SPSS是一个多国语言版本(11国语言)也许你安装的时候没有选对语言,没有关系,打开SPSS的偏好设置即可更改语言,如图所示,直接自己更改按照提示重启软件即可。

功能特色

1、全面的统计工具
在一体化的集成界面中工作,运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。
2、与开放源码集成
通过专门扩展,利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用我们的扩展中心提供的 130 多项扩展,或者构建您自己的扩展并与同行共享,以创建个性化解决方案。
3、轻松进行统计分析
使用简单的拖放界面来访问各种功能,并跨多个数据源工作。此外,灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。
4、数据准备
轻松识别无效值,查看缺失数据的模式,汇总变量分布,并使用为名义属性设计的算法。
5、查看定价并购买
创建更可靠的模型,测试其稳定性,并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
6、高级统计信息
分析具有唯一特征的数据,描述因变量和自变量之间的关系,并分析事件历史记录和持续时间数据。
7、回归
预测包含多个类别的分类结果,构建非线性关系模型,并从数十种可能性中找到最佳预测变量。
8、定制表格
汇总相关数据,以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft® Office 应用程序中。
9、缺失值
检查数据,发现缺失的数据模式,然后通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。
10、类别
直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据,并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。
11、复杂样本
通过将样本设计融入至调查分析中,计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。
12、联合分析
通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模,更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。
13、准确测试
分析数据库中的偶发事件,或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
14、预测
无论数据集大小或变量数目多少,都能快速可靠地预测未来状况,同时高效地更新和管理预测模型。
15、决策树
创建分类和决策树,帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系,并预测未来事件。
16、直接营销
执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。
17、神经网络
探究数据中微妙或隐藏的模式,发现数据中更复杂的关系,进而生成性能更佳的预测模型。

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