SPSS与马克威哪个更好用？

1、想要使用数据评估销售推广工作的效果
2、想要利用统计分析可能的推广方案与激励方案
3、想要预测销售，科学地制定销售目标
4、想要收集竞争对手的资料并分析其运转情况
我对EXCEL（中文版）比较熟，我从事美容服务业的统计工作，请问为了达到以上目的，比较好学、好用又经济的统计软件是哪个呢？我计算机没有过二级，对统计软件完全没有入门，只是大学时统计课和计量经济课学过一点回归什么的，现在都忘完了，我要怎么学才能解决现在的实际工作问题呢？

希望大家回答得尽量详细点，给出理由，谢谢！

spss-clementine针对商业分析更专业点,而且使用着也不SAS等大型软件好学，但是功能并不亚于SAS等软件。

C1ementlne的数据操纵能力包括以下这些方面：

●通过记录顺序对记录进行合并。

●用户定义的集合。

●过滤无关系的记录。

●使用用户定义的准则和逻辑符号派生新字段。

●数据取样的能力；包括最初和最后的N个记录、从N个记录中取一个样本和随机取样。数据挖掘技术、算法和应用程序：C1咖6n6ne支持规则归纳算法、神经元网络(包括Kohonen网络)和关联规则：

●C1emen加e规则归纳算法很容易理解：一旦被训练过了，算法就创建一棵决策树代表规则。随后将要进行的频繁处理就是定位在树的最项层的重要变量并用这些变量训练个神经元网络。

●C1ementine的神经元网络提供一系列不同的拓扑结构和训练方法。在进行性能评估时，—7个默认的单隐藏层网络能与一个更加复杂的双隐藏层网络相比较。

●C1ementine提供了Kohonen神经元网络以解决聚类问题。

●关联规则就像名字所暗示的用于把一系列属性与一个特定的结论相关联。任何属性之间都有关联，这一点被证明对像市场售货篮分析这样的应用非常有用。

C1ementine支持顾客剖析、时序分析、市场售货篮分析和欺诈行为侦测。使用工具：通过连接结点的表示形式，模型在一个可视化编程环境中被确定。建模结点的对话框提供对算法和训练方法的某些控制。

C1ementlne允许用户知道哪些输入对系统的预测是重要的，虽然神经元网络本身难以被理解。决策树算法支持一种交互的、易于使用的规则浏览器。

C1ementlne提供了对模型进行评估的一系列功能，其中包括一个分析结点用来报告对系统输入进行正确诊断的数量；取值范围从0到1的置信度；以及提供给用户跨表字段选择能力的矩阵模式。

C1ementlne能以C代码的形式导出决策树、神经元网络和K0honen网络。在C1emelItine中，当一个模型被构造后，它能以C代码的形式被导出，并在外部环境被展开。例如，如果一个神经元网络模型必须被导出，C1eme06ne将导出三个文件：一个头文件、一个函数文件和一个网络定义文件。由规则归纳算法所产生的规则也能被导出。

C1ementine的可视化编程环境适合于初学者。建模的顺序被清晰地表达了出来，并且各种各样的选项增强了灵活性。一个想要操纵C1eme咖算法的有经验的用户就没有那么自由了。然而，在神经元网络中仍然有一些选项来调整学习率和控制决策树算法中的修剪。

Clementine不提供事务模板。在写此书时，元数据接口还不可用。

C1emetine是一个强大的产品。以公布的用户基推测试来看，它在可伸缩性、预测准确率和处理的时间方面都表现得很好。总的来说，C1gneBtine对小规模和大规模的分析实现都很合适。

你好！ SPSS。。我觉得这个最好用。 我的回答你还满意吗~~

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