Skip to main content

Statisztika

Kapcsolódó tartalmak

AJÁNLATKÉRÉS

Kérésére egy, az Ön igényeire szabott megoldást állítunk össze.

TERMÉKBEMUTATÓ

Ismerje meg az alkalmazásban rejlő lehetőségeket a Clementine munkatársainak tolmácsolásában!

TERMÉKOKTATÁS

A Clementine szakemberei akár helyszíni oktatás keretein belül is felkészítik munkatársait az alkalmazások leghatékonyabb használatára.

RENDEZVÉNYEK

A Clementine által szervezett rendezvények bemutatják az adatbányászat és az adat tudomány legfrissebb trendjeit, fejlődésük irányát.

HÍREK

Statisztika

CLEMSTAT

Statisztikai eszköztár, mely az adatelemzés minden lépésében hatékonytámogatást nyújt az adatelőkészítéstől az adatmanipuláción át a modellezésig.

A CLEMSTAT megoldás egy statisztikai eszköztár, iparág-specifikus syntax és macro készletekkel kiegészítve, melyek lehetővé teszik speciális iparági elemzések elvégzését piackutatási és tudományos területeken, valamint a pénzügyi, telekommunikációs és kormányzati szektor számára is. A CLEMSTAT a beépített esettanulmányok és a 'Statistics Coach' révén az adatelemzés minden lépésében hatékony támogatást nyújt az adatelőkészítéstől az adatmanipuláción át a modellezésig.

A CLEMSTAT az IBM SPSS Statistics alábbi moduljainak igény szerinti kombinációját tartalmazza:

  • SPSS Statistics Base
  • Regression: segítségével sokkal pontosabb prediktív modellek készíthetők, amelyek meghaladják a hagyományos lineáris regressziós közelítéseket
  • Advanced Statistics: a modullal komplex összefüggések vizsgálhatók hatékony többváltozós technikák használatával
  • Decision Trees: szemléletes klasszifikáció, döntési fák az egyedi alcsoportok meghatározására és az adatokban rejlő összefüggések felderítésére
  • Custom Tables: eredmények megjelenítése prezentációra kész táblázatos formában felhasználóbarát felhasználói felület segítségével
  • Exact Tests: pontosabb elemzések kis mintákon és ritka előfordulások vizsgálata nagy adatbázisokban
  • Categories: ismeretlen kapcsolatok felderítése kategorikus adatok között hatékony skálázási és dimenziószám csökkentési technikákkal
  • Forcasting: előrejelzések historikus adatok elemzésével, modellezéssel és hatékony idősor elemzési technikák használatával
  • Conjoint: fogyasztói preferenciák elemzése a hatásosabb termékfejlesztés érdekében
  • Missing Values: hiányzó adat problémák megoldása a helyzet gyors diagnosztizálásával, és annak megfelelő adatkezeléssel a megalapozottabb eredmények érdekében
  • Data Preparation: könnyű, automatizált adatérvényesítés az élőmunka igényes kézi ellenőrzés helyett a pontosabb eredmények eléréséhez
  • Complex Samples: nem-véletlen felmérések tervezése, elemzése, és az alapsokaság hatékony és pontos tanulmányozása
  • Direct Marketing: olyan eszközöket tartalmaz, amelyek a vevők, ügyfeladatok szofisztikált elemzéséhez szükségesek, például RFM analízis, szegmentáció, profilalkotás.
  • Bootstrapping: segít csökkenteni a kiugró értékek és anomáliák okozta hatásokat, melyek rontanák az elemzések pontosságát, alkalmazhatóságát.
  • Neural Networks: nem-lineáris modellezési folyamatokat tesz lehetővé, így az eddigieknél komplexebb adatkapcsolatok vizsgálhatók.