IBM SPSS Roadshow Datenanalyse mit IBM SPSS 22

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1 Dr. Christian Trippner, Sr. Technical Sales Professional, IBM Deutschland IBM SPSS Roadshow Datenanalyse mit IBM SPSS 22

2 Agenda 09:30 Uhr Registrierung 09:45 Uhr Begrüßung der Teilnehmer und Einleitung 10:00 Uhr IBM SPSS Statistics wichtige Grundlagen Wie Sie Analyseprojekte mit IBM SPSS Statistics aufbauen IBM SPSS Statistics 22 Funktionsübersicht: What s new? IBM SPSS Statistics 22 Tipps & Tricks rund um IBM SPSS Statistics 11:30 Uhr Energiepause 12:00 Uhr Live Demo: IBM SPSS Statistics in der Praxis Deskriptive Statistik &Tabellen Weiterführende statistische Verfahren Visualisierungstypen, u.a. mit geographischen Daten In welchen Bereichen wird IBM SPSS Statistics eingesetzt? Beispiele aus der Praxis 13:00 Uhr Ausklang beim gemeinsamen Mittagessen

3 Die IBM SPSS Plattform im Bereich Predictive Analytics

4 Die IBM SPSS Plattform im Bereich Predictive Analytics Ausgereifte Statistiksoftware + 45 Jahre auf dem Markt Hohe Marktdurchdringung und umfangreicher Einsatz in Unternehmen und Organisationen

5 Predictive Analytics ist ein Prozess 5

6 IBM SPSS der Standard für alle Phasen im analytischen Prozess Planung Datenzugriff (direkt, ODBC, OLE-DB, Textdaten) Umfangreiches Datenmanagement Umfangreiche Analysemöglichkeiten Visualisierungen in Tabellen und Grafiken Client/Server Architektur 45+ Jahre Erfahrung und Kompetenz in Datenanalyse Datensammlung Datenzugriff Datenmanagement und - vorbereitung Auswertung Reporting Umsetzung in Prozessen/Deployment

7 Warum SPSS Statistics? Zehn gute Gründe 1. Einlesen verschiedener Dateiformate 2. Variablenmanagement 3. Automatische Datenaufbereitung 4. Assistierte Formelerstellungen 5. Diagrammerstellungen 6. Automatisierung wiederkehrender Analysen 7. Arbeiten mit sehr großen Datensets 8. Erweiterungsmöglichkeiten durch R und Python 9. Umfassende Hilfefunktionen (inklusive Statistik-Assistenten) 10. Modularer Aufbau 7

8 1. Einlesen verschiedener Dateiformate IBM SPSS Statistics ermöglicht den Datenimport von verschiedenen Dateiformaten: Text, Excel, csv, Lotus, Portable, Sylk, Systat, dbase, SAS, Stata, SPSS/PC+, SPSS Statistics, Cognos BI Einlesen von Datenbankdateien aus beliebigen Formaten erfolgt über den Datenbank-Assistenten

9 2. Variablenmanagement Neben der Datenansicht gibt es in IBM SPSS Statistics die Variablenansicht. Hier wird das Variablenmanagement vorgenommen, die Metadaten definiert: Variablenname Variablentyp Variablenlabel Wertelabel Fehlende Werte Skalenniveaus Analyserichtung Etc.

10 3. Automatische Datenaufbereitung Identifiziert Probleme und macht Lösungsvorschläge Findet problematische oder wahrscheinlich nicht nützliche Felder Leitet zum passenden Zeitpunkt neue Attribute ab Verbessert Leistungsfähigkeit durch intelligente Screening- Methoden

11 4. Assistierte Formelerstellungen Kann bei numerischen und String-Variablen eingesetzt werden Zahlreiche systemeigene Funktionen stehen zur Verfügung. Bspw. String-, Statistik-, Verteilungsund Arithmetische Funktionen Auf Grundlage logischer Bedingungen lassen sich Werte für definierte Teilmengen berechnen

12 5. Diagrammerstellung Per Drag & Drop lassen sich Diagramme schnell und einfach umsetzen Nachträglich im interaktiven Outputviewer veränderbar Gruppierungsmöglichkeit Visualiserungen auf Maps

13 6. Automatisierung wiederkehrender Analysen Automatisierungsmöglichkeiten mittels Syntax Syntax kann für Folgeanalysen zusammengeklickt und abgespeichert werden Syntaxfehler werden automatisch erkannt Syntaxassistent

14 7. Arbeiten mit sehr großen Datensets Keine Limitierung Import bzw. Export aus bzw. zu Datenbank möglich Client- / Server- Architektur

15 8. Erweiterungsmöglichkeiten durch R,.net, Java und Python Downloadbare Plug-Ins für R, Java und Python Fremder Code wird von IBM SPSS Statistics verarbeitet und im Outputfenster umgesetzt Große R, Java und Python Communities Bidirektionaler Aufruf mit Python und Java

16 9. Umfassende Hilfefunktionen (inkl. Statistik-Assistenten) Intelligente Hilfefunktion: aus jeder Dialogbox abrufbar Statistik-Assistent Fallbeispiele Onlinehilfe: enter/spssstat/v21r0m0/index.jsp Hilfe wird hier aufgerufen

17 10. Modularer Aufbau Module einzeln erhältlich Statistics Base = Grundausstattung Nach Bedarf können einzelne Module integriert werden Direct Marketing Conjoint Complex Samples Custom Tables Data Preparation Regression Missing Values Verschiedene Expertenmodule zur Erweiterung Categories Forecasting Weitere Programme stehen zusätzlich zur Verfügung: Amos Textanalyse für die Auswertung von offenen Fragen (STAfS) SPSS Server Exact Tests Decision Trees Advanced Models Bootstrapping Neurale Netze

18 Module für den Fachanwender Regression Advanced Statistics SPSS im Rahmen von Customer Bootstrapping Intimacy Categories Complex Samples Exact Tests Module light Decision Trees Direct Marketing Standard Forecasting Data Preparation Base Custom Tables Missing Values Conjoint Neural Networks

19 Kurz und gut

20 IBM SPSS Statistics 22 unterstützt Sie bei allen Analyseaufgaben durch seinen einfachen und problemlosen Datenzugriff, sein umfangreiches Datenhandling, seine breite Palette an Datenaufbereitungsfunktionen, Validierungen und Deskriptiven Statistiken, sowie das mächtige Spektrum an statistischen Prozeduren, Algorithmen und Funktionen.

21 Zahreiche Assistenten und Editoren machen es für Sie einfach, auch komplexe Verfahren anzuwenden und somit das breite Analyseportfolio von SPSS 22 optimal zu nutzen.

22 Durch den Einsatz von SPSS 22 verschaffen Sie sich wichtige Einblicke in die aktuelle Situation und das momentane Geschehen. Dies können sie durch geeignete Grafiken und Tabellen in Berichten und Dokumentationen visualsieren.

23 Die wichtigsten Module 1/2 SPSS Base die wichtigsten deskriptiven und explorativen Statistiken Visualisierungen Kreuztabellen Cluster- und Segmentationsverfahren Datenaufbereitung Lineare Modelle SPSS Custom Tables Benutzerdefinierte Tabellen mit CHI²-, z- und t-test Verschachteln, stapeln und schichten Gruppierungen

24 Die wichtigsten Module 2/2 Regression: Nichtlineare Regressionen, Logit, Probit, 2SLS usw. Advanced Statistics: Komplexe Modellbildung mit sehr viel Flexibilität und Einstellungsmöglichkeiten Multivariate Verfahren wie MANOVA, GLM usw. Besonders in der Forschung & Lehre Direct Marketing: Schnelle Analyse der CRM Daten für den Nicht-Statistiker Smarter Output

25 Detailsicht auf die einzelnen Module Übersicht über die einzelnen Leistungsmerkmale als PDF!

26 IBM SPSS Statistics Base Beinhaltet die gängigsten statistischen Verfahren Häufigkeiten Deskriptive statistik Explorative Statistik Kreuztabellen Mittelwerte OLAP Würfel t-tests Einfaktorielle ANOVA Korrelationen Distanzen Lineare Modelle und Regressionen ALM Ordinale Regression Kurvenanpassung PLS Klassifizierung: Diskriminanz-, Faktorenund Clusteranalysen Nichtparametrische Tests Etc...

27 IBM SPSS Custom Tables Benutzerdefinierte Tabellen zum einfachen Erstellen von Tabellen Schichtung Stapeln Verschachteln Auswertungsstatistik Zwischenkategorien hinzufügen Statistische Tests Mehrfachantworten-Sets Etc...

28 IBM SPSS Advanced Statistics "Advanced Statistics" enthält Prozeduren, die komplexere Modellierungsoptionen bieten, als über die Statistics Base-Option verfügbar sind. "GLM Multivariat : Erweiterung des allgemeinen linearen Modell (mehrere abhängige Variablen zulässig) und Messwiederholungen MANOVA mit Messwiederholungen "Verallgemeinerte Lineare Modelle" (GZLM) auch mit Messwiederholungen: Voraussetzung der Normalität für den Fehlerterm entfällt. Die abhängige Variable muss nur über eine Transformation oder Verknüpfungsfunktion in einem linearen Zusammenhang mit den Einflussvariablen stehen. Die Funktion "Allgemeine loglineare Analyse : Anpassung von Modellen für kreuzklassifizierte Häufigkeitsdaten "Logit-loglineare Analyse" können Sie loglineare Modelle anpassen, um die Beziehung zwischen einer kategorialen abhängigen Variablen und einer oder mehreren kategorialen Einflussvariablen zu analysieren. Überlebensanalyse: Sterbetafeln, Kaplan-Meier und Cox-Regression Etc...

29 IBM SPSS Regression Logistische Regression Multinominale logistische Regression (abhängige Variable kann mehr als 2 Kategorien aufweisen) Probit-Analyse: Diese Prozedur ermöglicht Ihnen, die Stärke eines Stimulus zu schätzen, der notwendig ist, um einen bestimmten Anteil an Responses zu erzielen, beispielsweise die mittlere effektive Dosis. Nichtlineare Regression Gewichtungsschätzung 2SLS Etc...

30 IBM SPSS Data Preparation Mit dem Erweiterungsmodul "Data Preparation" (Aufbereitung von Daten) können Sie ungewöhnliche und ungültige Fälle, Variablen und Datenwerte im aktuellen Datenblatt identifizieren und Daten zur Modellierung vorbereiten. Validierungsregeln Automatisierte Datenaufbereitung Ungewöhnliche Fälle identifizieren Optimales Klassieren: Optimales Binning im Vergleich zum visuellen Binning In den Dialogfeldern von "Visuelles Binning" stehen Ihnen mehrere automatische Methoden zur Erstellung von Klassen ohne die Verwendung einer Führungsvariablen zur Verfügung. Diese Regeln für unüberwachtes Binning sind nützlich für die Erstellung deskriptiver Statistiken, wie beispielsweise Häufigkeitstabellen, "Optimales Binning" ist am besten, wenn das Endziel in der Erstellung eines Vorhersagemodells besteht. Etc...

31 IBM SPSS Forecasting Das Modul schätzt Modelle für die exponentielle Glättung, die univariate ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) und die multivariate ARIMA (oder Übertragungsfunktionsmodelle) für Zeitreihen und erstellt Prognosen. ARIMA Exponentielles Glätten Expert Modeler Saisonale Zerlegung Spektraldiagramme Etc

32 IBM SPSS Bootstrapping Erzeugung von Stichproben für robustere Ergebnisse Hilfreich, wenn zu wenig Beobachtungswerte vorliegen Prozeduren, die Bootstrapping unterstützen: Häufigkeiten Deskriptive Statistik Explorative Datenanalyse Kreuztabellen Mittelwerte t-tests Einfaktorielle ANOVA GLM Univariat Bivariate Korrelationen Partielle Korrelationen Lineare, ordinale Regression Diskriminanzanalyse Advanced: GLM- Multivariat, lineare gemischte Modelle, Cox Regrssion Regression: Binäre logistische und multinominale logistische Regression Etc...

33 IBM SPSS Categories Prozeduren für die optimale Skalierung kategorialer Daten: Kategoriale Regression: Kategoriale Daten werden quantifiziert für eine optimale lineare Regression Kategoriale Hauptkomponentenanalyse: kategoriale Daten werden quantifiziert und die Dimensionen reduziert Korrespondenzanalyse und Mehrfachkorrespondenzanalyse Multidimensionale Skalierung: Ermittlung der Struktur in einem Set von Ähnlichkeitsmaßen zwischen Objekten Zuweisen von Beobachtungen zu bestimmten Positionen im konzeptuellen Raum Multidimensionale Entfaltung: In der Prozedur "Multidimensionale Entfaltung" wird versucht, eine gemeinsame, quantitative Skala zu finden, mit der Sie die Beziehung zwischen zwei Gruppen von Objekten visuell untersuchen können Etc...

34 IBM SPSS Exact Tests Wenn die Sicherstellung eines großen Stichprobenumfangs unmöglich oder teuer ist, erlaubt es Ihnen Exact Tests, kleine Stichproben mit überzeugenden Ergebnissen zu verwenden. Signifikanzen werden nicht asymptotisch sondern exakt berechnet bspw. mit dem zweiseitigen Monte-Carlo-p-Wert Pearson-Chi-quadrat Likelihood-Quotient Exakter Test nach Fisher Kontingenzkoeffizient Cramers V Kappa Etc...

35 IBM SPSS Complex Samples Mit "Complex Samples" können Sie eine Stichprobe nach einem komplexen Plan auswählen und die Planspezifikationen in die Datenanalyse integrieren, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind. Stichprobenzeihung mithilfe eines komplexen Plans Analysevorbereitungsassistent einer komplexen Stichprobe Häufigkeiten, Deskriptive Statistiken, Kreuztabellen, Verhältnisse, allgemeines lineares Modell, logistische, ordinale und Cox-Regression für komplexe Stichproben Etc...

36 IBM SPSS Direct Marketing "Direktmarketing" bietet eine Reihe von Werkzeugen zur Verbesserung der Ergebnisse von Direktmarketing-Kampagnen durch die Identifizierung von Demografie-, Einkaufs- und anderen Merkmalen, die unterschiedliche Kundengruppen definieren, sowie durch Konzentration auf bestimmte Gruppen zur Maximierung positiver Responseraten. RFM-Analyse Cluster-Analyse Profile über potenzielle Kunden Responseraten nach Postleitzahlen Kaufneigung Kampagnenvergleich Etc..

37 IBM SPSS Missing Values Analyse von Mustern fehlender Daten: Beschreiben des Musters fehlender Daten. Wo befinden sich die fehlenden Daten? Welches Ausmaß weisen sie auf? Tendieren Variablenpaare dazu, fehlenden Werte in mehreren Fällen aufzuweisen? Sind die Datenwerte extrem? Fehlen wahllos Werte? Schätzen der Mittelwerte, Standardabweichung, Kovarianzen und Korrelationen für verschiedene Methoden für fehlende Werte: listenweise, paarweise, Regression oder EM (Maximierung des Erwartungswerts). Bei der paarweisen Methode werden auch die Häufigkeiten der paarweise vollständigen Fälle angezeigt. Füllt (imputierte) fehlende Werte mit geschätzten Werten mithilfe von Regressions- oder EM-Methoden. Multiple Imputation wird in der Regel jedoch als Methode betrachtet, die die genaueren Ergebnisse liefert. Multiple Imputation der fehlenden Werte: Es werden mehrere Versionen des Daten-Sets erzeugt, von denen jede ein eigenes Set an imputierten Werten enthält. Wenn statistische Analysen durchgeführt werden, werden die Parameterschätzungen für alle imputierten Daten-Sets gesammelt. Sie bieten Schätzungen, die im Allgemeinen genauer als die einzelner Imputationen sind.

38 IBM SPSS Decision Tree Erstellen von Entscheidungsbäumen Keine inateraktive Erstellung möglich CHAID = Chi-squared Automatic Interaction Detection, Zusammenführung bei Insignifikanz Exhaustive CHAID: alle möglichen Aufteilungen für jeden Prädiktor CRT = Classification and Regression Trees: Segmentierung in homogene Gruppen QUEST = Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree. Nominale abhängige Variable ETC...

39 IBM SPSS Neural Network Neuronale Netzwerke sind aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit das bevorzugte Werkzeug für zahlreiche Anwendungen auf dem Gebiet des prädiktiven Data-Mining. Mehrschichtiges Perzeptron (MLP) und Radiale Basisfunktion (RBF): Die Prozeduren erstellen ein Vorhersagemodell für eine oder mehrere abhängige Variablen (Zielvariablen), das auf den Werten der Einflussvariablen beruht. Kein Bagging wie im Modeler Keine autonmatische Anpassung des Modells wie im Modeler

40 IBM SPSS Conjoint Orthogonales Design erzeugen: Mit der Prozedur "Orthogonales Design erzeugen" wird eine Datendatei erstellt, die orthogonales Design mit den Haupteffekten enthält. Dieses Design ermöglicht statistische Tests einiger Faktoren, ohne dass alle Kombinationen der Faktorstufen getestet werden müssen. Dieses Design kann mit der Prozedur "Design anzeigen" angezeigt werden. Die Datendatei kann auch von anderen Prozeduren verwendet werden, z. B. von Conjoint. Anzeigen des Designs: Mit der Prozedur "Design anzeigen" können Sie ein experimentelles Design drucken. Sie können das Design entweder als Entwurf im Listenformat oder als Profile drucken, die den befragten Personen in der Conjoint- Studie präsentiert werden können. Mit dieser Prozedur können Designs, die mit der Prozedur "Orthogonales Design erzeugen" erstellt wurden, sowie beliebige Designs in einer Arbeitsdatei angezeigt werden. Etc...

41 Wie arbeitet der IBM SPSS Statistics Client? Durch die vielen Datentransfers zu den einzelnen Clients wird der Netzwerk-Verkehr sehr hoch und daher langsam Viele lokale Ressourcen werden für die Analysen verwendet Statistics Desktop Installationen Diese Architektur ist ideal für kleine Büros, kleine Dateien und wenn wenig Dateien miteinander geteilt werden müssen

42 Wie arbeitet der IBM SPSS Statistics Server? Der Verkehr ist auf die Verbindung zwischen dem IBM SPSS Server und den Datenquellen begrenzt Minimierung des Datentransfers auf den Clients werden Befehle eingegeben und Ergebnisse ausgegeben Lokale Ressourcen sind für andere Tasks frei Data Statistics Server Server Ressourcen werden für die Analysen verwendet Statistics Desktop Installationen Der IBM SPSS Statistics Server minimiert den Datenfluss im Netzwerk und erhöht die Performance der Analysen

43 Nelly Dempwolff Predictive Analytics Solutions Architect Neuerungen IBM SPSS Statistics Version 22

44 Themen von IBM SPSS Statistics V 22 Entscheidungen treffen: jederzeit, überall Schnell und einfach präsentationsreife Outputs generieren. Erstellte Tabellen und Graphiken können überall und jederzeit abgerufen werden. Monte Carlo Simulation: Die Zukunft ist jetzt Auch wenn die Einflussmerkmale unsicher sind mit den MCS-Verbesserungen können noch genauere Vorhersagemodelle erstellt werden. Zu den Erweiterungen gehören u.a.: Simulationen von Stringvariablen, ALM- Support und Heat Maps. Steigerung der Produktivität Verbesserungen an der bestehenden Technologie und neue Techniken erhöhen die Effektivität der Anwendungen und steigern die Performance

45 Treffen von Entscheidungen Machen Sie Ihre Outputs präsentationsreif SPSS Statistics Ausgaben präsentationsreif zu machen, ist leichter als je zuvor das beschleunigt die Entscheidungsfindung Tabellen können direkt aus den Benutzerdialogen erstellt werden. Objekte auswählen und modifizieren Bedingte Formatierung: Hinzufügen von Farben und Attributen abhängig von der Ausprägung des ausgewählten Merkmals. Änderung von Farbe, Schriftart, Größe, Hintergrundfarbe und anderen Taxtattributen innerhalb der Tabelle. Duplizieren, verbergen, anzeigen oder löschen von Tabellenbedingungen. Tabellen-Look auf neue Tabellen übertragen.

46 Treffen von Entscheidungen Go Mobile Interaktiver SPSS Statistics Output kann nun auf mobilen Endgeräten angezeigt werden, um Entscheidungen überall und jederzeit treffen zu können. Export der Statisticsausgabe als Webreport (HTML5 Format) können auf folgenden Plattformen ausgegeben werden: Windows, Mac und Linux Desktopumgebungen ipod, iphone und ipad Android Telefone und Tablets (Versions 2.1 und höher) Windows 8 Endgeräte Export als Cognos Active Report (.mht Format) möglich. Damit kann der Output auch in der IBM Cognos Mobile App (erhältlich für ipad) ausgegeben werden.

47 Entscheidungen fällen andere Neuerungen Nicht parametrische Tests Alle Testinformationen können auch in Pivot-Tabellen und Diagrammen erstellt werden. Ordinale Felder können nun in nicht parametrischen Tests verwendet werden. Tabellenkommentare Ermöglicht den Anwendern Tabellenoutput zu generieren. Haltepunkte in Tabellen festlegen Für sehr große Tabellen können Haltepunkte zur Festlegung von Zusammenhalt, Löschung und Trennung festgelegt werden.

48 Monte Carlo Simulation Die Zunkunft ist jetzt Risiken können mit den Erweiterungen der MCS noch genauer bewertet werden: Ohne Modell Daten erzeugen Die Anpassung geschieht über das aktive Datenset oder explizite Verteilungen. Zusammenhänge zwischen kategorialen Einflussvariablen Erfassung von Zusammenhängen zwischen kategorialen Inputvariablen. Angepasste Kontingenztabellen für kategorialverteilte Inputs. Standardmäßig werden kategoriale Variablen als unabhängig betrachtet. Heat Maps Ein neuer Weg, um stetige und kategoriale Variablen (Ziel oder Eingabe) zu visualisieren.

49 Monte Carlo Simulation Die Zunkunft ist jetzt ALM wird unterstützt ALM Modell wird exportiert In der Simulation kann das Modell dann als Startpunkt herangezogen werden Simulation von Stringvariablen Kategoriale Verteilungen werden nun im aktiven Datenset unterstützt Andere Neuerungen Neue Korrelations- und Kontingenztabellen Möglichkeit, fehlende Werte bei kategorialen Werten ein- bzw. Ausgabe einer Tabelle nicht übereinstimmender Kategorien

50 Steigerung der Produktivität Neue Welcome Dialog Neue Welcome Dialog (ersetzt den alten Was möchten Sie heute machen Dialog) Neue Dateien Zuletzt verwendete Dateien Neuerungen Module und Programmierung Lernprogramme Benefits Spart Zeit Schnellere Einarbeitung in die neuen Funktionen Schnellzugriff auf die Lernprogramme 50

51 Steigerung der Produktivität Verbesserungen der Programmierbarkeit Python als Teil der Hauptinstallation Beinhaltet Python 2.7, Integrations Plug-in und die Python Erweiterungen (extensions) Erleichtert das Erstellen von Pythonprogrammen und den Gebrauch schon bestehender Erweiterungen (extensions) Suchfunktion und Extensions Download Anwender können nun aus dem Progarmm die Suchfunktion und die extension Downloads in der SPSS Community ansteuern Ebenso kann bei Bedarf nach verfügbaren Updates gesucht werden Erhöhte Geschwindigkeit beim Einlesen und Schreiben von Fällen in/vom aktiven Datenset

52 Steigerung der Produktivität SQL Pushback Verbesserte Performance und Skalierbarkeit für den Statistics Server mit SQL Pushback Die Berechnung von neuen Feldern kann nun direkt in der Datenbank durchgeführt werden Update Database Wizard um neue Transformationen in Pushbacks umzuwandeln Pushback unterstützt Datentransformationen, Sortierung, Aggregation, Selektion und Stichprobenziehung Benefits Die IT Infrastruktur wird optimal genutzt Daten müssen nicht oder aus einem proprietären Format umgewandelt werden Alle Felder in der ausgewählten Tabelle Ressourcen werden geschont, Ergebnisse werden schneller geliefert und die IT Kosten reduziert Spezielle Datenbankfun ktionen

53 Steigerung der Produktivität Ausfallsicherheit Verbesserungen von IBM SPSS Statistics Server beschleunigen die Arbeit mit großen Datensets, verbessern die Skalierbarkeit und verbessern die allgemeine Stabilität Erhöhte Ausfallsicherheit im Falle eines Netzwerkausfalls Wenn die Verbindung zwischen dem Client und dem Server unterbrochen wird, wartet das System für eine vorgegebene Zeit bis zum Wiederaufbau der Verbindung. Asynchrones Lesen der Daten steigern die Leistungsfähigkeit bei bestimmten Ausführungen wie zum Beispiel bei Kreuztabellen oder bei MATCH/ADD FILES.. Vorläufige Tests ergaben Leistungsverbesserungen zwischen 4% und 47%. Wenn die Verbindung unterbrochen wird, wartet das System eine vorgegebene Zeitspanne bis zum Wiederaufbau

54 Steigerung der Produktivität andere Updates Unicode Erweiterungen Die Möglichkeit, Textdaten in weiteren Unicode-Formaten zu speichern oder eine bestimmte Codepage anzugeben. Die Möglichkeit, Unicode-Textdaten mit oder ohne Byteanordnungsmarkierung zu speichern. Verbesserte Ausgabeoptionen Behindertengerechte Bedienung mit Sprachausgabeprogramm für Pivot- Tabellen. Erweiterte bidirektionale Textunterstützung Kombinationen von beiden Schreibrichtungen sind möglich (L-R und R-L) Unterstützt viele Sprachen im R-L Format Erweiterte Unterstützung für das Lesen kennwortgeschützter, verschlüsselter Datendateien. Passwortschutz von Syntax-Dateien Erweiterter Kennwortschutz und - verschlüsselung für Syntaxdateien. Neue Erstellungsoptionen für GLMM Prozedur Festlegen von Konvergenzkriterien, Toleranz für Singularitätsprüfung und der Scoring Algorithmus Besonders nützlich für Modelle, die in Vergangenheit nicht konvergiert sind.

55 Die wichtigsten Neuerungen im Überblick I Ob Büro oder Strand, ob Notebook oder Smartphone - SPSS goes mobile Schnelle Entscheidungen treffen durch flexible Ergebnis Präsentationen Tabellen direkt aus Dialogen erstellen Individuelle Layoutgestaltung von Spalten, Zeilen, Zellen Conditional Formating - z.b. automatische Zellenfärbung je nach Ergebnis der Zelle Ergebnisexport als Web Report, kompatibel mit: Windows, Mac, Linux, ipod, iphone, ipad, Android und Windows 8 Geräten Ergebnisexport im Cognos.mht Format, kompatibel mit Cognos ipad App Output von nichtparametrischen Tests auch im Pivotformat möglich Zukunft ist jetzt - Montecarlo Simulation Generieren sie Daten durch Verteilungsannahmen - auch wenn Sie kein Analysemodell haben Bestimmen Sie automatisch Zuordnungen zwischen kategorialen Eingaben Heat Maps - Streudiagramme, die ein kategoriales Ziel und/oder eine kategoriale Eingabe enthalten, werden als Heat-Maps angezeigt

56 Die wichtigsten Neuerungen im Überblick II ALM (Automatic Linear Modeling) Unterstützung: Exportieren Sie ein Modell aus ALM und verwenden Sie es als Ausgangspunkt für eine Simulation. Kontinuierliche Weiterentwicklung der Produktivität Neu gestaltete Landing-Page, u.a. mit Schnellzugriff auf kürzlich benutzte Daten und Module, Tutorials oder die Neuheiten von SPSS Verbesserung der Programmierumgebung: Python Plug-in gleich bei der Installation integrieren Direkt aus IBM SPSS Statistics heraus nach verfügbaren Erweiterungen (oder Updates von bereits vorhandenen) suchen, herunterladen und installieren Falldaten noch schneller aus dem aktiven Dataset auslesen und speichern SQL Pushback: Steigerung der Leistung und der Skalierbarkeit in IBM SPSS Statistics Server

57 Nelly Dempwolff Predictive Analytics Solutions Architect Weitere nützliche Funktionen und Verfahren

58 Kartenfunktionen Visuelle Analysen in Geo-Karten (IBM SPSS Statistics Base) Schätzungen, Prognosen und Planungen nach räumlichen Gebieten differenzieren Geplanter Umsatz eines Produktes pro Land Hochschulabschlussquote pro Bundesland eine spezielle Bevölkerungsschicht pro Stadtteil Gebiete in denen erhöhte Gewalt herrscht Erweitern Sie Ihre Reportingmöglichkeiten Verwenden Sie vordefinierte Templates/Vorlagen um verschiedene Kartentypen zu erstellen Verwenden Sie ESRI Dateien und importieren Sie diese als Templates

59

60 Die SPSS Programmabilty Extension Erweiterung der IBM SPSS Statistics Funktionalitäten durch R und Python

61 Wie arbeiten Anwender mit SPSS Statistics? Programmierer Syntax Nutzer Dialogbox Nutzer

62 Haben auch Sie häufig wiederkehrende Aufgaben, die Sie manuell ausführen? Probleme welche Sie mit traditioneller Syntax nicht lösen können? Bedarf an statistischen Prozeduren welche standardmäßig nicht in SPSS Statistics zu finden sind? Bedarf den Zeit- und Wartungsaufwand zu reduzieren Interesse an einer höheren Produktivität Programmability kann Ihnen helfen!

63 SPSS Statistics verfügt über Schnittstellen zu den folgenden drei Programmiersprachen Mittels Integrations-Plugins können Funktionalitäten von Python R.NET (Windows only) genutzt werden Kostenloser Plugin-Download

64 Programmability Funktionalität ist komplett in IBM SPSS Statistics integriert Programme laufen innerhalb der SPSS Syntax Anwender können eigene Dialogboxen & Menüeintrage mit dem Custom Dialog Builder generieren Nicht nur für Erweiterungen oder Programme Python und R Output erscheint im SPSS Statistics Viewer Plain Text Pivottabellen Grafiken

65 Python und R sind Open Source Software Programmability Plugins sind optional sie sind kostenlos Python und R haben Lizenzvereinbarungen SPSS hat ein sog. Freeware license agreement WICHTIG: IBM is not the owner or licensor of the Python or R software. Any user of Python or R must agree to the terms of the license agreement located on the Python or R web site. SPSS is not making any statement about the quality of the Python or R programs. SPSS fully disclaims all liability associated with your use of the Python or R programs.

66 IBM SPSS Statistics 20 bietet eine Reihe an kostenlosen R-Erweiterungsbundles inklusive Dialogboxen

67 Dev Works https://www.ibm.com/developerworks/community/files/app?lang=en#/collecti on/23c2eac7-e a4b9-0d224a2a0eda Foren und Tutorials FU Berlin Dr. Hans Grüner Zahlreiche SPSS Foren

68 Weitere Informationen: Kostenloser Buch-Download: Programming and Data Management for IBM SPSS Statistics 20: A Guide for IBM SPSS Statistics and SAS Users includes: Data management using the IBM SPSS Statistics command language Programming with IBM SPSS Statistics and Python Programming with IBM SPSS Statistics and R Extension commands IBM SPSS Statistics for SAS programmers

69 Erstellen benutzerdefinierter Dialogfelder mit dem IBM SPSS Custom Dialog Builder

70 Hilfe & Manuals zu SPSS Statistics & R

71 Hilfe & Manuals zu SPSS Statistics & R

72 IBM SPSS Statistics Hilfe Lösung zu fast allen Fragen SPSS betreffend finden sich Hilfemenü oft gesucht und benötigt: - Befehlssyntax-Referenz - Algorithmen Hier findet sich dann auch eine ausführliche Anleitung zum Umgang mit den unterschiedlichen Inhalten und (Such-) Funktionen

73 IBM SPSS Lernprogramm (deutsch) Das SPSS Lernprogramm ist gerade für den Einstieg sehr hilfreich

74 SPSS Statistik-Assistent (deutsch) Hilfreich für die Auswahl und Durchführung des richtiges Testverfahrens

75 SPSS Fallstudien (englisch) Innerhalb der Fallstudien werden anhand von mitgelieferten Demo- Datensätzen zahlreiche statistische Tests sowie die Funktionen einiger Module erklärt

76 SPSS Neuerungen (deutsch) (Test-) Kunden können neben den Broschüren auch selbst im SPSS Hilfe-Menü nachsehen Dazu einfach unter Hilfe/Themen/Search den Suchbegriff Neuerungen eingeben

77 Literaturtipps zu IBM SPSS Statistics (Teil 1) Für Einsteiger sehr zu empfehlen Janssen/Laatz: Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows Für Einsteiger ebenfalls sehr anschaulich: Achim Bühl: SPSS 19 Einführung in die moderne Datenanalyse, Pearson Studium Für erfahrende User mit Fragen zu multivariaten Verfahren wie Cluster-/Faktoren- oder Variananalyse: Backhaus: Multivariate Analyseverfahren

78 Literaturtipps zu IBM SPSS Statistics (Teil 2) Informationen zur SPSS Befehlssprache: Zöfel, Peter: SPSS-Syntax. Die ideale Ergänzung für effizientes Arbeiten Weiterhin sehr empfehlenswert: SPSS Syntax. Eine anwendungsorientierte Einführung (Broschiert) von Marko Sarstedt (Autor), Tobias Schütz (Autor)

79 SPSS finden Sie jetzt auf der IBM-Homepage: Newsletter Links zu Webinaren (auch Aufzeichnungen!) Downloads von Infomaterial und Testversionen

80 SPSS Inc. Acadmic Resource Center:

81 Demodownload SPSS Statistics 22 Weitere Informationen zu IBM SPSS Statistics Kostenloser Demodownload von IBM SPSS Statistics

82 IBM.com Ihr Zugang zu SPSS Support

83 IBM.com Ihr Zugang zu SPSS Support

84 IBM.com Ihr Zugang zu SPSS Support

85 Weitere Informationen & Demodownload IBM SPSS Statistics 22

86 Zusammenfassung Die 14-tägige kostenlose Testversion sowie weitergehende Informationen zu IBM SPSS Statistics 22.0 finden Sie unter: Aufgezeichnete Webinare zu diversen Themen im Bereich der statistischen Datenanalyse sowie zu Data Mining finden Sie unter: Sie haben Fragen zu unseren Produkten oder generelle Fragen zu SPSS? Telefon Vertrieb / Kundenbetreuung:

87 Demonstration Teil 1 Deskriptive Statistik Datenaufbereitung berechnen umkodieren validieren Tabellen mit dem Modul Custom Tables Erweiterte Verfahren KNN Entscheidungsbaum IBM Corporation

88 PAUSE

89 Demonstration Teil 2 Monte-Carlo-Simulation Modul Direktmarketing Kartendarstellung von statistischen Daten IBM Corporation

90 Beispiele aus der Praxis - Kundenerfolgsgeschichten

91 Offizielle Referenz KTM Sportmotorcycle AG Motorradhersteller beschleunigt das Sammeln von Kundenfeedback Thema Industry OE - Product Planning Automotive Hintergrund & Herausforderung Die KTM Sportmotorcycle AG, ein weltweit führender Hersteller von Motorrädern, wollte Kundenbedürfnisse im Premiumsegment identifizieren, um ihre Produktentwicklung entsprechend den Kundenwünschen anzupassen. KTM legt dabei sehr großen Wert auf die Marktforschung. Sie spielt im gesamten Lebenszyklus eines Motorrads eine große Rolle und bietet die Basis für die Planung von Marketingaktivitäten. So werden alle Phasen der Produktentwicklung und des späteren Marketings begleitet. Lösung Die KTM Sportmotorcycle AG nutzt IBM SPSS Data Collection, um Kunden und Messebesucher möglichst einfach und effizient befragen zu können. Damit unterstützt SPSS eines der wichtigsten Werkzeuge, die KTM in der Marktforschung einsetzt die Messebefragung, wo der direkte Dialog mit der Zielgruppe aufgenommen werden kann und erste Einschätzungen und Emotionen zu den ausgestellten Motorrädern gesammelt werden können. Mit IBM SPSS Statistics können die Umfrageergebnisse schließlich ausgewertet werden. Ergebnisse Einfache, schnelle und individuelle Erstellung von Fragebögen Möglichkeit, Kunden und Ausstellungsbesucher direkt bezüglich Produktinnovationen zu befragen Optimale Resultate dank flexiblen Umfragemethoden mit Umfragen auf Papier, per Telefon oder Online Aneignung von direkten, emotionalen Daten bezüglich Markenbewusstsein Aufnahme von Kaufabsichten und - motivationen Komponenten der Lösung IBM SPSS Data Collection IBM SPSS Statistics 91

92 Offizielle Referenz E.ON UK (Powergen) Energieversorger nutzt IBM SPSS Statistics zur Analyse von Kundenfeedback Thema Industry Comm. Energy & Utilities CCI Cross- & Up-Sell Hintergrund & Herausforderung Das Outsourcing von Analysen des Kundenportfolios ist teuer und mit Problemen verbunden. Deswegen benötigte der Energieversorger E.ON UK eine bessere Lösung, um es mit seinen Konkurrenten aufnehmen zu können. Lösung Deswegen entschied sich E.ON UK für IBM SPSS Statistics, das Verwaltern ermöglicht, fakt-basierte Entscheidungen zu treffen und kompatibel mit aktueller Technologie ist. Zudem benötigen Nutzer wenig Training und Unterstützung durch technische Experten. So können Kundenbedürfnisse besser analysiert werden und unnötige und uneffektive Marketingaktivitäten reduziert werden und so Kosten gespart werden. Komponenten der Lösung IBM SPSS Statistics Ergebnisse Verringerung der eingehenden Kundenanrufe Individuelle Kundenangebote Verbessertes Rechnungssystem basierend auf Kundenkommentaren Reduktion von Betriebs- und Marketingkosten Akkuratere Zählerablesung 92 92

93 Offizielle Referenz Memphis Police Department Nutzen von Statistik zur Bekämpfung von Verbrechen Vorteile Thema Industry Public Police, Crime & Defense R&T Increase of Public Safety Hintergrund & Herausforderung Das Memphis Police Department erkannte eine Möglichkeit zum besseren Verständnis und der Bekämpfung von kriminellen Aktivitäten in der Analyse der großen digitalen Datensammlung von Verbrechens- und Polizeiberichten. Durch die Identifizierung von Verbrechensmustern abhängig von Zeit und Ort, ist das Revier in der Lage, Hot Spots ausfindig zu machen und die Polizisten besser aufzuteilen, um Verbrechen zu verhindern. Lösung Die Polizei entschied sich deswegen für IBM SPSS Predictive Analytics Software, um Verbrechensmuster zu analysieren, effektive Strategien zur Reduktion von Verbrechen zu entwickeln und gleichzeitig Ressourcen zu optimieren. SPSS Software hilft dabei, Patrouillen auf gefährdete Gegenden und Straßenecken, bei denen sich ein zusätzlicher Personalaufwand wahrscheinlich durch Verhaftungen oder Abschreckung zurückzahlen würde, zu fokussieren. Identifizierung von Verbrechens-Hot Spots und Fokussierung der Polizeiressourcen auf diese Reduzierung der Verbrechensrate um 19% über 4 Jahre hinweg Möglichkeit zur Erstellung von farbbasierten Heat Maps zur Visualisierung von Verbrechensmustern Hilfe bei der Entwicklung von Plänen für spezielle Maßnahmen und Eingriffe Komponenten der Lösung IBM SPSS Statistics

94 Stadt Mannheim Bildungsmonitoring Geschäftliche Herausforderung: Lösung: Fachbereich Bildung benötigte eine Lösung für einen 2-jährig zu erstellenden Bildungsbericht. Große Datenmengen aus den verschiedensten amtlichen und nichtamtlichen Quellen und Datenbanken. Daten sollen aufbereitet, analysiert und mit selbst erhobenen Daten ergänzt werden. Im Bildungsbericht sollen die Ergebnisse bis auf einzelne Stadtbezirke, Stadtteile und Planungsräume herunter gebrochen werden. Einsatz von IBM SPSS Statistics für die Verarbeitung, Aufbereitung und Analyse der großen und heterogenen Datenmengen im Fachbereich Bildung. Mit Signifikanztests decken die Bildungsexperten beispielsweise Zusammenhänge zwischen Wahl der weiterführenden Schule und sozialer Herkunft auf. Analyse demographischer Daten nach verschiedenen Ebenen differenziert. Zum ersten Mal können Stärken und Schwächen im Bildungssystem empirisch dargestellt und getestet werden.

95 Stadt Wiesbaden Amt für Soziale Arbeit Geschäftliche Herausforderung: Lösung: Das Amt für Soziale Arbeit in Wiesbaden benötigt eine Lösung für das Reporting an die Arbeitsagentur und Öffentlichkeit und das interne Controlling. Die Analyse der zahlreichen Daten muss möglichst übersichtlich und benutzerfreundlich sein. Analyse der Armutsquote und Aufdeckung statistischer Zusammenhänge mit anderen Merkmalen. Skalierbare Lösung erwünscht, die sich flexibel an die Anforderungen anpasst und Kosteneinsparungen ermöglicht. Einsatz von IBM SPSS Statistics für die statistische Datenanalyse. Als Datenquelle dient hauptsächlich eine SQL-Datenbank, die über die ODBC-Schnittstelle mit Statistics kommuniziert. Die Auswertungen erfolgen auf Knopfdruck nach beliebigen Kriterien. Mit Hilfe von IBM SPSS Custom Tables lassen sich die Ergebnisse schnell in präsentationsreife Tabellen darstellen. Heute teilen sich Benutzer aus zwei Fachabteilungen Netzwerklizenzen.

96 Institut Wohnen und Umwelt Geschäftliche Herausforderung: Lösung: U.a. Untersuchung von Mietspiegelentwicklungen Bundesweite Aufträge von Kommunen. Erhebung über selbst entwickelte Fragebögen. Ergebnisse in Form von Gutachten (Kommunen) und Broschüren (Öffentlichkeit). Das IWU setzt IBM SPSS Statistics u.a. für Plausibilitätstests, Regressionen, Korrelationskoeffizienten, Varianzanalysen und deskriptive Statistiken ein. Histogramme werden z.b. zur Veranschaulichung der Daten- Verteilungen verwendet. Ergebnisse von Faktorenanalysen werden u.a. im 3-dimensionalen Raum dargestellt. Quelle: IWU Einfluss regionaler Faktoren auf den Wohnungsmietpreis

97 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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