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软件 IBM SPSS Statistics 26.0 for Linux 中文激活版(附许可文件+安装教程)
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分类 软件下载-行业软件-辅助设计-SPSS26激活版下载 辅助设计
语言 简体中文
大小 700.1MB
软件类型 国产软件
发布时间
用户评分 3
备案号
官方网址
软件授权 免费软件
操作系统 Windows平台
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介绍

IBM SPSS Statistics 26是一款专业的统计分析软件，这款强大的综合分析软件将为用户带来更加快速、有效和深入的数据挖掘功能，它比电子表格、数据库或标准多维工具更加的实用和方便。

IBM SPSS软件平台提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能。IBM SPSS 兼具易用性、灵活性和可扩展性，可以为具有各种技能水平的用户提供服务，并且帮助您和您的企业发现新机遇，提高效率并最大程度降低风险。

能够与R、Python和其他环境无缝式集成，从而更轻松、更有效地扩展了统计功能及可编程性。其中还包含了GLM、GLMM、HLM、GENLIN和GEE等高级统计程序，能够更准确地识别和分析复杂的关系。除此之外，其非线性回归能够改善预测的准确性。拥有看定制的表，可基于数字和分类数据进行分析和报告功能。非常的齐全。软件广泛应用于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、 市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。

ps：这里提供最新IBM SPSS Statistics 26 Linux版官方程序+激活许可证文件下载，详细安装激活教程请参考本文操作步骤！需要的朋友可下载试试！

IBM SPSS Statistics 26 win64位下载

IBM SPSS Statistics 26 Mac版下载

安装激活教程

以Ubuntu 18.0.4系统为例

1、下载Patch和Linux安装包文件

2、打开终端，输入命令启动安装程序；个人比较常用拖动路径补全方式，如图

完整命令

sudo '路径/setup.bin'（setup.bin 可直接拖进命令）

3、进入图形窗口引导安装,直至安装完成,之后先不要打开软件

4、进入Patch文件夹,打开终端,输入命令（cd进Patch目录也可以，随意）

sudo cp lservrc /opt/IBM/SPSS/Statistics/26/bin

5、通过以上替换文件后,再次cd进Spss26的BIN文件夹,进行一次代码激活，命令如下

6、启动方法cd进Spss26的Bin文件夹命令如下

cd /opt/IBM/SPSS/Statistics/26/bin
./spssclient

语言更改设置

软件功能

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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随便看

　

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更新时间：2025/4/6 22:21:25