bilgiz.org

Spss çÖZÜmleri hakkinda

  • B.2. İstatistiksel Analizler
  • B.3. Grafikler
  • B.5.Yardım Menüsü
  • B.6.Desteklenen Platformlar
  • Minimum Donanım Gereksinimi



  • Tarih09.07.2017
    Büyüklüğü32.49 Kb.

    Indir 32.49 Kb.

    TEKNİK ŞARTNAME

    A. KONU


    Bu teknik şartname İstatistiksel Analiz Çözümünün Base modülünü kapsar.
    B. İSTATİSTİKSEL ANALİZ ÇÖZÜMÜ - ÖZELLİKLER
    B.1. Veriye Erişim ve Veri Yönetimi


      • Farklı kaynaklardaki veriye erişebilmeli (Excel, Oracle, SQLServer, Access, dBASE, text, SYSTAT, SAS, Stata, SPSS gibi) ve veriyi formatını değiştirmeden ana veri kaynağından analiz edebilmelidir.

      • Verileri farklı veri kaynakları halinde (Excel, CSV, text, SAS, Stata, Database, SPSS gibi) saklayabilmelidir.

      • Verinin yeniden yapılandırılmasına yönelik uzmanlık isteyen işlemlerde kullanıcıyı yönlendiren ve işlemleri kolaylaştıran bir yapı içermelidir.

      • Bir kerede birden fazla oturum açma özelliği, oturumlar arasında kopyalama ve yapıştırma işlemlerini yapabilme özelliği olmalıdır.

      • Text formatındaki verilerin okunma işlemlerinde, kullanıcıya zaman kazandıran ve kullanıcıyı yönlendiren bir yapı içermelidir.

      • ODBC bağlantısı olan bütün veri tabanları ile text verilerine erişebilmeli, erişilen veriyi verinin formatını değiştirmeden kullanabilmelidir. ODBC soru sihirbazı ile veri tabanındaki birden fazla tablo üzerinden istenen verileri görüntüleyebilmeli, analiz edebilmeli ve ODBC desteği olan veri tabanlarına veri aktarabilmedir.

      • Tarih ve zaman verileri ile daha rahat çalışabilme imkanı sağlayan tarih ve zaman sihirbazı içermeli.

      • Ürünün arayüzü kullanılarak; veri girişi, kayıt ve değişken kopyalama, kesme ve yapıştırma işlemleri yapılabilmelidir.

      • Uzun değişken isimlerini kullanma ve çok uzun text kayıtlarını kullanma özelliğini içermelidir.

      • Değişkenlerin özelliklerini tanımlama ve değişkenler için kişisel bilgi sözlüğü yaratabilmelidir.

      • Analiz öncesinde değişkenlerin ölçüm seviyeleri (kategorik, sürekli) bir ara yüz üzerinden otomatik olarak belirlenebilmelidir.

      • Değişkenleri, grafik üzerinden kategorilere ayrılabilmelidir.

      • Bir değişkenin bilgilerini diğer bir değişkene veya bir veri setindeki bilgileri diğer bir veri setine kolaylıkla kopyalayabilmelidir. Veri değişimi ile ilgili olarak "sıralama", "filtreleme", "seçme", "hesaplama", "kodlama", "yeniden kodlama", "değişkenleri kategorize etme", "otomatik kodlama", "eksik veri kodlaması", “çift kayıtları tespit”, “visual binning” özelliklerine sahip olmalıdır.

      • Kolay kullanılan syntax arayüzüne sahip olmalıdır. Otomatik tamamlama, syntax’ın renkli kodlaması, satır numaralarını gösteren bir alan, kesim noktası olan bir Syntax Editor içermelidir. Bu özellik ile daha kolay ve daha hızlı syntax oluşturmaya yardımcı olmalı ve kodu çalıştırmadan önce hataları kontrol etmeye sağlamalıdır. Hataları önceden yakalamanın yanında syntax editöründeki eklemeler hem analiz hem de rapor dağıtımını oldukça etkili kullanılmasını sağlamalıdır.

      • Var olan diyalog pencereleri kolay anlaşılır hale getirilebilmeli ve programlama boyunca kullanıcı tanımlı özel diyalog pencereleri oluşturabilmesine imkan sağlamalıdır.

      • Ürün gerektiğinde, client-server ve stand-alone mimariyi desteklemelidir ve kullanıcının mimariyi seçme şansı olmalıdır.


    B.2. İstatistiksel Analizler:


      • Verinin ön analizinde kullanılan; Tanımlayıcı Oran İstatistikler (Descriptive Ratio Statistics (PVA)), Çapraz Tablolama (Crosstabs), Keşifsel Analizler (Explore), Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics), Frekans Tablosu ve Veri Özetlemesi (Summarize Data) işlemlerini yapabilmelidir.

      • Bağımlı T-testi, iki bağımsız grubu karşılaştıran T-testi ve ikiden fazla bağımsız grubun karşılaştırmasında kullanılan Tek Yönlü Varyans Analizini (ANOVA) yapabilmelidir.

      • Korelasyon ve kısmi korelasyon işlemlerini yapabilmelidir.

      • Kümeleme Analizlerini yapabilmeli. K-Means ve Hiyerarşik kümeleme analizlerini yapabilmeli ve kategorik ve sürekli verilerde ve büyük veri setlerinde İki Aşamalı Kümeleme Tekniğini (Two-Step Cluster) kullanmalıdır.

      • Parametrik olmayan testleri (Non – Parametric Tests) içermelidir.

      • Discriminant Analizi, Doğrusal ve Ordinal Regresyon Analizleri, Eğri Kestirme (Curve Estimation), Faktör Analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme (ALSCAL Multidimensional Scaling), Güvenilirlik (Reliability) ve En Yakın Komşu (Nearest Neighbor Analysis) analizlerini yapabilmelidir.

      • Pearson Ki-kare testi, Likelihood ratio test, Fisher’s exact test, Linear-by-linear association test, Contingency coefficient, Phi, Cramer’s V, Goodman ve Kruskal Tau, Uncertainty coefficient, Kappa, Gamma, Marginal homogeneity test, Jonckheere-Terpstra test, Wilcoxon signed-rank test, Cochran's Q test, Binomial test gibi analizleri yapabilmelidir.

      • Monte Carlo Simulasyon tekniği ile simulasyon yapılabilmelidir.

    • Kurulan modellerin doğruluğunu ve başarısını geliştirmek adına modelin oluşturulduğu veri setinde yer alan alanlara uygun dağılımlar fit edilerek, her alan için sentetik veriler simule edilebilmelidir.

    • Herhangi bir model geliştirmeye ihtiyaç duymadan var olan veri setlerinde yer alan sayısal ya da sayısal olmayan alanlara uygun dağılımlar fit edilerek her alan için sentetik veriler simule edilebilmelidir.

      • Sayısal hedef alanların tahmin edilmesinde Automatic Linear Model (ALM) algoritması ile otomatik biçimde güçlü ve güvenilir doğrusal modeller oluşturabilmelidir.

      • Komut dili ile kullanıcının kendi uygulamalarını geliştirmesine imkan vermelidir.

      • Otomasyon özelliğine sahip olmalı, aynı veri dosyası üzerinde sürekli yapılan analizler için menü kişiselleştirilebilmeli, menüye çalışma adına yeni alt menüler ilave edilebilmeli ve yüzlerce analiz tek bir tuş ile erişilebilir hale getirilebilmelidir.

      • Benzer analiz gruplarının otomatik olarak farklı veri yapılarına entegre edilmesini sağlayabilmelidir.

      • Önceden oluşturulan ve XML formatında saklanabilen modellere bir ara yüz üzerinden kolaylıkla erişilerek yeni gelen veriler skorlanabilmelidir.

      • R ve Phyton açık kaynak kodlarıyla entegre olabilmelidir.



    B.3. Grafikler


      • İstatistiksel en az 50 değişik yüksek çözünürlüklü grafik üretimi ve bunları değişik resim formatlarında saklayabilme özelliği olmalıdır. Auto ve çapraz korelasyon grafikleri, interaktif grafikler, Chart galerisi olmalıdır.

      • Üç boyutlu etkileşimli grafik alabilmeli, grafikleri interaktif olarak kullanabilmelidir.

      • Çoklu grafik oluşturma dili ile isteğe uyarlanmış grafikler elde edilebilmelidir.

      • ROC analizleri yapabilmelidir.

      • Kategorik grafikler (bar, çizgi, alan, pasta, kutu çizimi vb); Serpme çizimler (Scatterplots: Basit, gruplu, matrix, 3-D); Yoğunluk çizimleri (popülasyon piramitleri, nokta çizimler, histogramlar) olmalıdır.

      • Kalite kontrol grafikleri (pareto, x-bar, yayılma alanı, sigma, bireysel grafik, hareket eden aralık grafiği) içermelidir.

      • Kalite kontrol uygulamalarında, ileri proses kontrol grafikleri ile analizleri yönetebilme ve daha etkin olarak değişiklikleri izleyebilmeye imkan vermelidir.

      • Çoklu kullanım grafikleri (Çift Y eksenli ve overlay grafikler, 2 boyutlu çizgi grafikleri, çoklu yanıt kümeleri için grafikler) içermelidir.

      • Coğrafi haritalar üzerinde grafikler üretilebilmelidir. Ayrıca ESRI formatındaki harita dosyalarının kullanılmasına olanak sağlamalıdır.


    B.4.Çıktı:


      • Çıktı dosyalar, “spv” formatında kayıt edilebilmelidir.

      • Ek ürün ile çıktılar, internet ve intranet ortamında yayınlanabilmelidir.

      • Elde edilen analitik sonuçlar, çıktılar, grafikler, tablolar PDF, Word, Excel ve Power Point’e aktarabilmelidir. Aynı zamanda sonuçlar web raporu olarak export edilebilmeli, program arayüzünü açmaya ve smartreader gibi ek bir ihtiyaç duymadan farklı platformlarda ve akıllı cihazlarda sonuçlar görüntülenebilmelidir.

      • Çıktılar üzerinde çeşitli değişiklikler yapılabilmelidir.

    • Tablolar içerisindeki metinsel ifadeler ve sayıların yazı tipi, boyutu ve formatı değiştirilebilmeli ve renklendirilebilmelidir. Tablonun genel formatı seçilen farklı bir format ile değiştirilebilmelidir.

    • Analitik sonuçları içeren tablolarda yer alan önemli bulguları temsil eden satırlar ve sutunlar bir koşula bağlı olarak renklendirilerek vurgulanabilmelidir.

    • Elde edilen sonuçlar kategorilerine göre ( tablo, grafik...) kendi içlerinde otomatik olarak indekslenebilmeli, görünürlüğü değiştirilebilmeli ya da silinebilmelidir.

    • Analitik sonuçların, tabloların, grafiklerin üzerine, ilgili çıktının üretildiği tarih, oluşturan kullanıcı, ilgili sonucun alındığı prosedürün adı gibi detaylı bilgiler her çıktıya ayrı ayrı otomatik olarak not şeklinde eklenebilmelidir.

    • Koşullu şekillendirme seçeneği ile tablo içerisindeki değerler belirlenen bir ya da birden çok koşula göre ayrı ayrı renklendirilerek tablo içerisinde görsel işaretlemeler yapılabilmelidir.

    • Tablolar içerisindeki belirlenen sütun değerlerine bağlı olarak tablo sıralaması değiştirilebilmeli, belirlenilen bir değer ya da değer aralığında yer alan tablo hücreleri tespit edilebilmelidir.


    B.5.Yardım Menüsü


      • İstatistik danışmanı, istatistik öğreticisi ile sonuçları yorumlama gibi dinamik yardım menusu özelliklerine sahip olmalı. Bilinmeyen istatistik terimlerine çıktı üzerinden ulaşılabilmeli. Analiz sonuçlarının yorumları ve açıklaması analiz sonucları üzerinden alınabilmelidir.

      • Index özelliği ve Tutorial özelliği içermelidir

      • Kullanıcıyı yönlendiren bir karşılama penceresi içermelidir.


    B.6.Desteklenen Platformlar


      • Gerektiğinde Microsoft Windows 7 (32-bit veya 64-bit versiyonları), Microsoft® Windows XP (32-bit versions) veya Vista™ (32-bit veya 64-bit versiyonları) veya Windows 8 (Enterprise, Professional, Standart) platformlarını desteklemelidir.

      • Gerektiğinde Apple® Mac OS 10.7 (Lion) (64-bit) veya Os X Mountain Lion 10.8 (64 bit), Mac OS X Mavericks 10.9 (64 bit) platformlarını desteklemelidir.

      • Gerektiğinde Debian 6.0 (64 bit), Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Desktop editions 5 (64 bit) veya Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Client 6 (64 bit) platformlarını desteklemelidir.

      • Gerektiğinde veri madenciliği ürünleri ile entegre çalışabilmelidir.

      • Gerektiğinde kurumsal entegrasyon ürünleri ile entegre çalışabilmelidir.


    Minimum Donanım Gereksinimi


      • İşletim Sistemi: Microsoft Windows XP (Home, Professional, 32-bit veya 64-bit versiyon), Vista® (Enterprise, Business, 32-bit veya 64-bit versiyon), Windows 7 (Enterprise, Home Premium, Professional32-bit veya 64-bit versiyon) veya Windows 8 (Enterprise, Professional, Standart)

      • Intel® or AMD x86 (1GHz veya daha yükseği)

      • Bellek: 1GB RAM veya daha fazlası

      • Sürücüdeki minimum boş alan: 800MB

      • DVD sürücü

      • XGA (1024x768) veya daha yüksek çözünürlüklü ekran

      • IBM SPSS Statistics Base Server ile bağlantı için ağ bağdaştırıcısı TCP/IP network protokolü

      • Ağ tarayıcısı: Internet Explorer 8 ve üstü






        Ana sayfa


    Spss çÖZÜmleri hakkinda

    Indir 32.49 Kb.