product iamge

Programming and Data Management for IBM SPSS Statistics 19

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Download
Search on Amazon

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

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.
Contents:
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 models
Part 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 Topics
Part 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 Commands
IBM SPSS Statistics for SAS Programmers
Appendix
Notices
Index

Author(s): Levesque Raynald and SPSS Inc.

Language: English
Commentary: 590350
Tags: Библиотека;Компьютерная литература;SPSS