2007. SPSS Inc., — 594 p.<div class="bb-sep"></div>Experienced data analysts know that a successful analysis or meaningful report often requires more work in acquiring, merging, and transforming data than in specifying the analysis or report itself. SPSS Statistics contains powerful tools for accomp
Programming and Data Management for IBM SPSS Statistics 19
✍ Scribed by Levesque Raynald and SPSS Inc.
- Tongue
- English
- Category
- Library
No coin nor oath required. For personal study only.
✦ Synopsis
SPSS Inc. 1989, 2010. Фирменное руководство работе с командным синтаксом и языками программирования: Python (Python Integration Plug-In) и R (R Integration Plug-In) для IBM SPSS 19.0 / В файле 458 стр. pdf на английском + файлы примеров к книге.
Опытные аналитики знают, что успешный анализ и выразительное оформление его результатов часто требуют значительных усилий по решению задач получения, слияния и трансформации необходимых для работы данных. IBM SPSS Statistics 19 содержит мощные инструменты для проведения и автоматизации этих задач. Наряду со значительным количеством вариантов обработки данных, доступных через графический пользовательский интерфейс, многие наиболее мощные возможности доступны только через командный синтаксис. Прочитав эту книгу вы сможете использовать возможности программирования в командном синтаксисе более гибко и эффективно, за счет использования возможности комбинирования синтаксиса с полнофункциональными языками программирования Python и R. Книга содержит много примеров, посвященных описанию тех задач, которые вы можете решить, используя командный синтаксиса в комбинации с другими языками программирования.
Overview
Part I: Data Management
Best Practices and Efficiency Tips
Getting Data into IBM SPSS Statistics
File Operations
Variable and File Properties
Data Transformations
Cleaning and Validating Data
Conditional Processing, Looping, and Repeating
Exporting Data and Results
Scoring data with predictive modelsPart II: Programming with Python
Introduction
Getting Started with Python Programming in IBM SPSS Statistics
Best Practices
Working with Dictionary Information
Working with Case Data in the Active Dataset
Creating and Accessing Multiple Datasets
Retrieving Output from Syntax Commands
Creating Procedures
Data Transformations
Modifying and Exporting Output Items
Tips on Migrating Command Syntax and Macro Jobs to Python
Special TopicsPart III: Programming with R
Introduction
Getting Started with R Program Blocks
Retrieving Variable Dictionary Information
Reading Case Data from IBM SPSS Statistics
Writing Results to a New IBM SPSS Statistics Dataset
Creating Pivot Table Output
Displaying Graphical Output from R
Retrieving Output from Syntax Commands
Extension CommandsIBM SPSS Statistics for SAS ProgrammersAppendix
Notices
Index
✦ Subjects
Библиотека;Компьютерная литература;SPSS
📜 SIMILAR VOLUMES
Издательство SPSS 2004 г. , 447 стр.<br/>Книга открывает широкие функциональные возможности SPSS, лежащие за пределами её графического интерфейса, содержит детальные примеры командного языка (синтаксиса), возможностей макросов и новой системы управления результатами (Output Management System). До си
<p><b>Master data management & analysis techniques with IBM SPSS Statistics 24</b><p><b>About This Book</b><p><li>Leverage the power of IBM SPSS Statistics to perform efficient statistical analysis of your data<li>Choose the right statistical technique to analyze different types of data and build ef
SPSS Inc. 1989, 2010. Фирменное руководство по процедурам подготовки данных для IBM SPSS 19. 157 страниц на английском.<div class="bb-sep"></div>Contents<div class="bb-sep"></div>Part I: User’s Guide<br/>1 Introduction to Data Preparation<br/>Usage ofData Preparation Procedures<br/>2 Validation Rule
3rd edition, 2006.