|
SPSS 16.0 (Eng.) otwiera nowe możliwości
Prezentujemy nową, angielską wersję programu SPSS w wersji szesnastej. Każda kolejna wersja programu to okazja wprowadzenia zmian w obrębie możliwości analitycznych, a także funkcjonalności, które podnoszą komfort pracy z programem. SPSS 16.0 jest już dostępny w pełnej wersji na trzech platformach systemowych: Windows, Mac i Linux. Wraz z wersją 16.0 pojawia się nowy moduł analityczny SPSS Neural Networks, a kilka modułów dostępnych w poprzednich wersjach zostało rozbudowanych o nowe techniki. SPSS 16.0 to także rozszerzone opcje programowania w języku Python, a także zupełna nowość, czyli możliwość wykorzystania popularnego języka R. Nowy SPSS oferuje zmieniony interfejs graficzny, bardziej funkcjonalny i intuicyjny zbudowany w całości w języku Java. Kolejne funkcjonalności pozwalają na wygodniejsze zarządzanie danymi i dostosowywanie postaci raportów do potrzeb użytkowników.
Nowy interfejs użytkownika
Nowy interfejs użytkownika został całkowicie zaprojektowany w języku Java. Czyni on SPSS jeszcze łatwiejszym w obsłudze i w pracy z danymi. Użytkownik może zmieniać rozmiar okien dialogowych, co umożliwia na przykład pełny podgląd długich nazw i etykiet zmiennych. W nowej wersji możliwa jest także szybsza selekcja oraz przenoszenie zmiennych między panelami metodą przeciągnij i upuść.
Efektem oparcia SPSS 16.0 na języku Java jest zmiana w możliwości przeglądania oraz edycji raportów utworzonych w SPSS 15.0 lub starszych wersjach programu. Obecnie można tego dokonać poprzez SPSS 15.0 SmartViewer (Install Legacy Viewer), który udostępniany jest wraz z SPSS 16.0.
Nowy moduł SPSS Neural Networks
SPSS Neural Networks pozwala na odkrywanie bardziej złożonych związków pomiędzy danymi. Sieć neuronowa to nieliniowe narzędzie do klasyfikacji i predykcji. Typowa sieć neuronowa składa się z pewnej liczby neuronów zorganizowanych w warstwy, które możemy podzielić na wewnętrzne i zewnętrzne oraz dodatkowo na jedną lub więcej warstw ukrytych. W trakcie procesu uczenia sieci neuronowych, czyli procesu odkrywania przez sieć związków pomiędzy zmiennych wyjaśniającymi i zmienną wyjaśnianą, połączeniom pomiędzy neuronami przypisane zostają odpowiednie wagi wyznaczone przez algorytm tak, aby minimalizować błąd i zapewnić jak najlepszą predykcje. Działanie sieci neuronowych (w pewnym dużym uproszczeniu) przypomina działanie ludzkiego mózgu.
W ramach SPSS Neural Networks dostępne są sieć typu wielowarstwowy perceptron (MLP) oraz sieć typu RBF.
SPSS Neural Networks 16.0 Specifications >>
Uzupełnienie istniejących technik analitycznych
SPSS 16.0 oferuje dodatkowe lub ulepszone techniki w ramach SPSS Complex Samples, SPSS Advanced Models, Amos oraz dzięki SPSS Programmability Extension dostęp do metod analitycznych oprogramowanych w pakiecie statystycznym R.
SPSS Complex Samples udostępnia metodę regresji Cox'a w celu przeprowadzenia analiz przeżycia dla danych pochodzących z badań o złożonym schemacie doboru próby. Jeśli użytkownik dysponuje takimi danymi można użyć powyższej techniki do dokładnego przewidywania czasu pozostałego do danego wydarzenia, np. jak długo klient o wysokiej wartości będzie aktywny. SPSS Complex Samples Cox Regression (CSCOXREG) umożliwia analizę różnic w podgrupach, jak również wyników dla zbioru predyktorów. Procedura bierze pod uwagę schemat doboru próby w trakcie wyliczania statystyk i może być przeprowadzona na danych zawierających powtarzające się przypadki, np. wielokrotne wizyty pacjenta.
SPSS Complex Samples 16.0 Specifications >>
SPSS Advanced Models oferuje dodatkowe opcje dla uogólnionych modeli liniowych (GENLIN) oraz uogólnionych równań estymujących (GEE), które zostały wprowadzone w SPSS 15.0. Procedury te umożliwiają pełniejszą predykcję zmiennych porządkowych, takich jak np. satysfakcja klientów mierzona na skali porządkowej. Udoskonalenia dostępne w SPSS 16.0 pozwalają analitykom przewidywać zmienne zależne, które mają rozkład złożony Tweedie'go i są wykorzystywane na przykład w analizach portfela ryzyk.
SPSS Advanced Models 16.0 Specifications >>
Amos jest wielozadaniowym narzędziem z rodziny SPSS, służącym do modelowania równań strukturalnych (SEM), teraz także umożliwiającym analizę klas latentnych (latent class analysis) oraz modeli mieszanych (mixture modeling).
Amos 16.0 Specifications >>
W SPSS 16.0 możliwe jest także stosowanie, po uprzedniej instalacji PLS Extension Module, regresji metodą cząstkowych najmniejszych kwadratów (Partial Least Squares - PLS). Jest to alternatywna metoda dla klasycznej regresji metodą najmniejszych kwadratów (Ordinary Least Squares - OLS). PLS jest techniką predykcyjną, dzięki której można prowadzić analizy dla wielu zmiennych niezależnych, nawet jeśli wykazują one silną liniową korelację. Wybór techniki PLS zamiast OLS jest uzasadniony na przykład, gdy użytkownik dysponuje duża liczbą zmiennych w porównaniu z ilością obserwacji - w sytuacji, która często występuje w badaniach ankietowych.
Udoskonalona programowalność
SPSS Programmability Extension wydajnie rozszerza możliwości SPSS poprzez możliwość korzystania z zewnętrznych języków programowania, takich jak Python i Microsoft.NET. Integrujące wtyczki (plug-ins) dostępne są na stronie internetowej SPSS Developer Central.
SPSS 16.0 wprowadza język Python jako podstawowy język skryptowy. Python zastąpił wbudowany w poprzednich wersjach język SAX Basic dla takich zadań jak: automatyzacja oraz dostosowywanie raportów do potrzeb użytkownika. Podobnie jak przy użyciu SAX Basic, użytkownik może stosować autoskrypty do modyfikowania raportów otrzymywanych po wykonaniu jednej lub wielu procedur SPSS. Utworzone wcześniej skrypty w języku SAX Basic będą mogły być nadal obsługiwane w nowej wersji SPSS.
W SPSS Programmability Extension integracja wtyczki dla pakietu R umożliwia skorzystanie w ramach języka poleceń SPSS z bogactwa procedur analitycznych dostępnych w środowisku R.
Więcej informacji o możliwościach programowalności na stronie SPSS Developer Central oraz SPSS Programmability Extension.
Zarządzanie danymi i raportowanie
SPSS 16.0 zawiera wiele użytecznych funkcjonalności do obsługi danych:
- Zmiana długości lub typu istniejących zmiennych tekstowych przy użyciu języka poleceń
- Definiowanie etykiet wartości i braków danych dla zmiennych tekstowych bez względu na ich szerokość
- Korzystanie z nowych funkcjonalności edytora danych, m.in. wyszukiwania i zastępowania wartości danych, sprawdzania poprawności pisowni etykiet wartości i etykiet zmiennych, sortowania zmiennych wg nazw, typu, formatu itp.
- Wyszukiwanie i zastępowanie tekstu w oknie raportów - np. wyszukiwanie ostrzeżeń w celu zidentyfikowania pojawiających się problemów w raporcie
- Zapis i odczyt danych w plikach Excel 2007
- Wybór pomiędzy pracą z wieloma lub z jednym zbiorem danych w tym samym czasie
- Definiowanie domyślnego folderu wczytywania i zapisywania danych
- Zastąpienie edytora wykresów interaktywnych IGRAPH nowym, bardziej efektywnym narzędziem wizualizacji wykresów, które tworzy i edytuje wykresy szybciej i łatwiej
- Możliwość użycia standardu Unicode przy wczytywaniu i zapisywaniu plików danych oraz plików języka poleceń przy pracy ze zbiorem danych w wielu językach SPSS
Integracja z Predictive Eterprise Services
SPSS 16.0 dodatkowo zapewnia integrację z SPSS Predictive Enterprise Services - funkcjonalnym środowiskiem uruchomieniowym składowanych w nim procedur analitycznych, stworzonym przez SPSS Inc. SPSS Predictive Enterprise Services udostępnia i umożliwia między innymi:
- ustalanie harmonogramów wykonywania modeli i stworzenie systemu powiadomień o przebiegu analiz automatycznych,
- zarządzanie wynikami analiz,
- organizację przechowywania danych dostosowaną do potrzeb analitycznych,
- zaawansowane i przejrzyste zarządzanie użytkownikami, grupami, autoryzacjami, zabezpieczeniami oraz uprawnieniami.
Integracja aplikacji SPSS i PES możliwa jest dzięki SPSS Adapter for Predictive Enterprise Services.
Więcej informacji o Predictive Enterprise Services >>
Broszura:
Co Nowego w SPSS 16.0 >>
SPSS Base 16.0 Specifications >>
| 
