- 產品簡述
- 特色與優點
可靠的預測是企業/組識建立與成功完成決策的重要依據。不論您是新手還是高階分析人員，您都可使用IBM SPSS Forecasting模組的建立時間預測模型。
- 對歷史資料進行分析和更快地預測趨勢，企業/組織的決策者能夠理解與使用分析結果，並傳遞重要信息於企業/組識內部。
- 自動選擇最適的ARIMA模型或指數平滑模型來分析歷史資料。
- 一次完成數百個時間序列模型，而不需一次只執行一個時間序列程序。
- 時序模型保存模式，在資料改變或新增時直接對模型進行更新，不需再重新設定參數或估計模型。
- 編寫腳本(scripts)可使模型用新的資料自動更新。
執行時間數列分析之專業模組，包含模型/方法有：
- ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）、指數平滑法(Exponential Smoothing)、週期性分解(Seasonal Decomposition)、光譜分析(Spectral Analysis)
- 具備Time series modeler整合介面，可簡化以往做時間數列分析的繁雜操作。
- 應用Expert modeler功能，除可快速找到配適最佳的時間數列模型，並可一次進行百來條時間數列模型之配適，省時省力。
IBM SPSS Statistics 全模組
- IBM SPSS Statistics Base
- IBM SPSS Regression
- IBM SPSS Advanced Statistics
- IBM SPSS Amos
- IBM SPSS Neural Networks
- IBM SPSS Missing Values
- IBM SPSS Forecasting
- IBM SPSS Exact Tests
- IBM SPSS Direct Marketing
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