IBM SPSS Statistics是一款世界領先的統(tǒng)計軟件，用于解決一系列的業(yè)務和研究問題。這一強大的工具提供一系列方法，包括即席分析、假設測試和報告，支持您控制自己的預測性分析資產(chǎn)，將這些資產(chǎn)投入到工作當中，進而更快速地制定數(shù)據(jù)驅動的決策。SPSS Statistics Subscription 提供一個基礎版本和三個附加組件，您可按需激活組件，進而擴展您的預測性分析功能。

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.進入Finder（訪達），找到“應用程序”。 找到“SPSSStatistics”圖標（默認位置是在IBM -> SPSS -> Statistics ->26）。

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

4. 進入Contents -> bin文件夾。

5. 開始激活,進入解壓好的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

進入此目錄方法從Finder（訪達），找到“應用程序”。 找到“SPSSStatistics”圖標（默認位置是在IBM -> SPSS -> Statistics ->26 在“SPSSStatistics”圖標上點右鍵，選擇第二項“顯示包內(nèi)容” 進入Contents-->bin文件夾。

6.打開SPSS軟件，一般情況下你就會和下圖一樣有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，并且很快停止運行，也不需要管一直可以用.）

更改語言

SPSS是一個多國語言版本（11國語言）也許你安裝的時候沒有選對語言，沒有關系，打開SPSS的偏好設置即可更改語言，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)計工具
在一體化的集成界面中工作，運行描述統(tǒng)計、回歸分析、高級統(tǒng)計等等。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
通過專門擴展，利用 R 和 Python 增強 SPSS Syntax。利用我們的擴展中心提供的 130 多項擴展，或者構建您自己的擴展并與同行共享，以創(chuàng)建個性化解決方案。
3、輕松進行統(tǒng)計分析
使用簡單的拖放界面來訪問各種功能，并跨多個數(shù)據(jù)源工作。此外，靈活的部署選項支持您輕松購買和管理軟件。
4、數(shù)據(jù)準備
輕松識別無效值，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計的算法。
5、查看定價并購買
創(chuàng)建更可靠的模型，測試其穩(wěn)定性，并可靠地估計人口參數(shù)的標準誤差和置信區(qū)間。
6、高級統(tǒng)計信息
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系，并分析事件歷史記錄和持續(xù)時間數(shù)據(jù)。
7、回歸
預測包含多個類別的分類結果，構建非線性關系模型，并從數(shù)十種可能性中找到最佳預測變量。
8、定制表格
匯總相關數(shù)據(jù)，以演示質量的生產(chǎn)就緒型表格呈現(xiàn)分析結果。您還可以將結果導出到 Microsoft® Office 應用程序中。
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)計算法估算匯總統(tǒng)計并插補缺失值。
10、類別
直觀呈現(xiàn)并探索復雜的分類、數(shù)字和高維數(shù)據(jù)，并使用雙標圖、三標圖和感知圖來揭示隱藏的關系。
11、復雜樣本
通過將樣本設計融入至調查分析中，計算復雜樣本設計中的統(tǒng)計信息和標準誤差。
12、聯(lián)合分析
通過基于單獨的特性對消費者的決策流程和價值進行建模，更準確地了解消費者的喜好、權衡取舍及價格敏感性。
13、準確測試
分析數(shù)據(jù)庫中的偶發(fā)事件，或更準確地使用少量樣本。30 余項準確測試有助于分析導致傳統(tǒng)測試失敗的數(shù)據(jù)。
14、預測
無論數(shù)據(jù)集大小或變量數(shù)目多少，都能快速可靠地預測未來狀況，同時高效地更新和管理預測模型。
15、決策樹
創(chuàng)建分類和決策樹，幫助您更好地識別群組、發(fā)現(xiàn)各個群組之間的關系，并預測未來事件。
16、直接營銷
執(zhí)行最近購買時間、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、傾向性評分和控制包測試。
17、神經(jīng)網(wǎng)絡
探究數(shù)據(jù)中微妙或隱藏的模式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中更復雜的關系，進而生成性能更佳的預測模型。