统计软件IBM SPSS Statistics 26.0 中文官方原版(附安装教程+许可证) 64位
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软件平台分享高级统计分析、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分享服务，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。
安装教程
（1）下载安装文件“SPSS 26.0 Win”，打开其中的“Windows”文件夹，左键双击“setup.exe”打开安装程序；如弹出“用户账户控制”窗口，左键单击“是”即可；
（2）安装程序启后，左键单击“安装 SPSS 26”开始安装；
（3）如无需修改配置默认安装，依次左键单击“下一步”即可；
（4）本窗口为安装位置选择，默认安装位置为“C:\Program Files\IBM\SPSS\Statistics\26\”，建议将软件安装在除 C 盘外的其它磁盘，这样即使系统崩溃或重装也很难损坏到 SPSS 的安装文件从而最大程度保证个人数据安全，同时软件缓存及数据库文件也不会过度占用系统盘空间导致系统卡顿；如安装在默认位置，直接单击“下一步”继续安装即可；如需自定义安装位置，可先在相应位置建好安装文件夹后，单击“更改”，在弹出窗口选择相应的文件夹，单击“确定”确认返回，再单击“下一步”继续安装即可；
（5）左键单击“安装”即开始安装，耐心等待安装完成即可；安装好后待激活完成再打开软件。
激活
（1）打开下载的安装文件中的“激活”文件夹，将“lservrc”复制到 SPSS 的安装目录下替换原文件即可（安装目录详见上述安装步骤（4））；
（2）完成后再打开 SPSS 软件即可正常使用（后期可能会提示许可证到期，忽略即可，不影响软件正常运行）。
功能特色
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分享的 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。
