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SPSS präsentiert deutsche Version von SPSS 14.0

Der Statistik-Klassiker des Münchner Softwareanbieters glänzt mit erheblich erweitertem Funktionsumfang

SPSS, einer der führenden Anbieter im Bereich Predictive Analytics, führt die lokalisierte Version der Datenanalyse-Software SPSS 14.0 in den deutschen Markt ein. Unternehmen und Institutionen profitieren bei der Neuauflage des SPSS-Flagschiffs von umfassendem Datenmanagement, ausführlicheren Reporting-Funktionen, einfacher Daten-Validierung, verbessertem und leistungsstärkerem Forecasting sowie erweiterten Programmier- und Modellierungsmöglichkeiten für Struktur-Gleichungen.

Um die vielfach als Schlüsselfaktoren für den wirtschaftlichen Erfolg bezeichneten Methoden Statistik, Data Mining und Zukunftsanalysen bestmöglich auszuschöpfen, müssen Firmen ihr Augenmerk nicht mehr auf isolierte Desktop-Umgebungen sondern auf firmenweite, offene und integrierte Systeme richten. SPSS 14.0 unterstützt und beschleunigt diesen Prozess. Die aktuelle Version des Statistik-Klassikers ist modular aufgebaut. Durch dieses System können sich Nutzer eine Lösung nach Maß zusammenstellen. SPSS Base ist zum Preis von 1.589,- Euro erhältlich, Zusatzmodule stehen ab 849,- Euro, jeweils zzgl. MwSt., zur Verfügung. Unter http://www.spss.com/de/ gibt es eine kostenlose Demoversion.

„Mit der lokalisierten Version des Statistik-Klassikers profitieren unsere deutschsprachigen Anwender von einer erhöhten Benutzerfreundlichkeit. So erfüllen wir die Bedürfnisse unserer Kunden noch besser und bauen unsere führende Stellung aus", so Michael Mors, Country Manager der SPSS GmbH Software. „Die leistungsfähige Plattform SPSS 14.0 ermöglicht Unternehmen, selbst mit sehr großen Datenmengen zu arbeiten. Somit bedienen wir mit unserer Lösung die Anforderungen von Institutionen und Unternehmen sämtlicher Größen - vom Spezialinstitut in der Meinungsforschung bis hin zum Großunternehmen."

Übersicht über die Features von SPSS 14.0:
Leistungsstärkeres Data Management. SPSS 14.0 bietet eine Reihe neuer Features, die dem Anwender nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Korrektheit der Daten signifikant erhöht. So können jetzt beispielsweise mehrere Datensätze pro Session geöffnet werden, Dateien im Stata-Format gelesen und geschrieben sowie Daten aus SPSS Dimensions importiert werden.

Erweiterte Reporting-Funktionen revolutionieren die Art und Weise, mit der Grafiken in SPSS erstellt werden können. Sie ermöglichen auch die Verwendung neuartiger Charttypen. So bietet das neue Chart Builder-Interface noch mehr Bedienungskomfort und Benutzerfreundlichkeit bei der Erstellung von Grafiken. Die Graphics Programming Language (GPL) ermöglicht das Erstellen aller nur denkbaren Charts.

Das neue Zusatzmodul SPSS Data Validation bietet zahlreiche Optionen für die Überprüfung der Datenqualität. Es optimiert den Daten-Validierungs-Prozess, eliminiert arbeitsintensive manuelle Checks und ermöglicht so gesicherte Schlussfolgerungen auf einer optimierten Datenbasis.

Leichteres und leistungsstärkeres Prognostizieren bietet das überarbeitete und stark erweiterte Zusatzmodul SPSS Trends. So spart die Expert Modeler-Funktion dem Anwender Stunden, wenn nicht Tage, da sie automatisch bestimmt, welches Modell am besten für die Analyse seiner Zeitreihen geeignet ist.

Eine neue Programmier-Erweiterung ermöglicht es, mit Programmiersprachen anderer Hersteller den Ablauf von Syntax-Jobs zu kontrollieren, basierend auf Variablenattributen, Ausgabeprozeduren und Fehlermeldungen.

Optimierte SPSS Server-Version: Die Serverversion SPSS 14.0 bietet gegenüber der Vorgängerversion Optimierungen hinsichtlich der User-Verwaltung sowie der Verarbeitung sehr großer Datenmengen. Neue Administrator-Funktionen erlauben eine effizientere Nutzung der Ressourcen des Netzwerkes bis hin zur individuellen Anwender-Priorisierung. Zudem wurden Features integriert, um die Produktivität bei der Verarbeitung größerer Datensets zu steigern. Neue Algorithmen in SPSS Server 14.0 (Naïve Bayes und Feature Selection) erlauben dem Nutzer, große Datenmengen auf kleinere und präzisere Subsets für eine exaktere Bildung von Vorhersage-modellen zu reduzieren.