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友環為 IBM 軟體代理商夥伴 IBM® SPSS® Statistics為分析資料的強大系統。SPSS Statistics可以從幾乎所有的檔案類型中擷取資料，然後利用這些資料來產生表格化報告、圖表，以及分配與趨勢的統計圖、敘述統計和複雜的統計分析。 Statistics Base 提供多項基本分析與報告的統計程序，包括個數、交叉表與敘述統計、OLAP 多維度報表，以及編碼簿報告。其也提供多項維度縮減、分類與分段技術，例如因子分析、集群分析、最近鄰法分析，以及判別函數分析。此外，SPSS Statistics Base 也提供許多種演算法，以用於比較平均數與預測技術，例如 t 檢定、變異數分析、線性迴歸以及次序迴歸。 進階統計量重點放在臨床實驗與生物醫學研究中常用的技術。其中包括用於一般線性模式 (GLM)、一般混合模式、變異成份分析、對數線性分析、次序迴歸、保險統計生命表、Kaplan-Meier 存活分析、以及基本與延伸式 Cox 迴歸的程序。 自助法方法可獲得可靠的標準誤估計值和如下列各種估計值的信賴區間：平均數、中位數、比例、odds 比率、相關係數或迴歸係數。 類別執行最適尺度程序，包括對應的分析。 複合樣本可讓調查、市場、健康和公眾輿論的研究人員，以及使用樣本調查方法的社會科學家，將複合樣本設計納入資料分析中。 Conjoint 提供實際可用的方式，測量各個產品屬性如何影響消費者和一般國民的偏好。有了 Conjoint，可以簡易地在一組產品屬性的條件下，測量各產品屬性的平衡取捨—，就像消費者在決定是否購買時經常作的考量。 自訂表格可建立各種簡報品質的表格式報表，包括複雜的行列表格以及複選題資料的顯示 。 準備資料提供資料的快速視覺快照。提供功能套用驗證規則，挑出無效的資料值。您可以建立會標示超出範圍之數值、遺漏值，或空白數值的規則。您也可以儲存會紀錄個別違規，和每一個觀察值之違規總數的變數。也提供一組預先定義的規則，讓您進行複製或修改。 決策樹狀結構可建立樹狀結構式分類模式。它會根據自 (預測值) 變數的值，將觀察值分成組別，或依變數 (目標) 的預測值。這個程序會提供用於解釋與確認分類分析的驗證工具。 直效行銷運用專為直效行銷設計的技術，可讓組織確保其行銷方案能發揮最大效益。 精確檢定可在小量或分配極不平均的取樣所造成之一般檢定不精確時，用來計算統計檢定的精確 p 值。本選項只能在 Windows 作業系統上使用。 預測使用多重曲線填入模式、平滑模式、以及估計自動迴歸函數的方法來執行廣泛的預測與時間數列分析。 遺漏值描述遺漏值的形式、估計平均數及其他統計量，以及插補遺漏觀察值的數值。 您可以使用 神經網路，以產品需求預估作為價格和其它變數的函數，或是根據購買習慣和人口統計所作的客戶分類，來做出商業決策。神經網路是非線性資料建模工具。它們可用來將輸入和輸出間複雜的關係建成模式，或找出資料中的樣式。 迴歸提供不適用於傳統線性統計模式的資料分析技術。其中包括用於 probit 分析、logistic 迴歸、權重估計、二階最小平方迴歸、以及一般非線性迴歸的程序。 Amos (動差結構分析) 使用結構式方程式模型，以確認並解釋推動行為背後包含的態度、感覺及其他因子的觀念模式

RapidMiner Studio 讓分析者可以毫不費力的從一團亂的資料中設計出可以預測分析跟可調整的資料模型。它的特色及功能簡述如下： 1. 讓您輕鬆的完成預測分析的工作且無需編寫任何程式 忘記那些煩人的程式碼吧！RapidMiner有最棒的最簡的直覺化且視覺化的使用者介面，讓你可以輕鬆的設計分析程序。更棒的是，可以藉由RapidMiner的社群的群眾智慧來給你使用上的最佳建議！ 2. 具開放性及可擴展性。  上百種的資料載入、資料轉換、資料模型化及視覺化的方法且可以完整的配合Excel、Access、Oracle、IBM DB2、Netezza, Teradata, MySQL, Postgres, SPSS...等程式及系統讓你輕鬆容易的用你自己的演算法來整合各種資料! 3. 可以對各種規模的資料做現代化的分析，是您大數據分析的最佳選擇！ 只要加入 "in-crowd" 並使用in-memory, in-database, in-stream, in-cloud及in-Hadoop來分析各種大小的資料來源。RapidMiner打破了傳統資料分析工具的限制，並讓你可以使用大量的資料來源。 4. 可以在所有重要的平台及作業系統上運行！包括 Windows, Mac OS, 及 Linux. 系統需求 :    程式截圖  產品特色 Strong Visualizations 3-D graphs, scatter matrices, self-organizing maps … RapidMiner’s advanced engine allows you to turn your data into fully customizable, exportable charts with support for zooming, panning, and rescaling for maximum visual impact. Multiple Interfaces Choose either our fast, intuitive GUI or easy-to-use batch processing to build analytics. Whether you want to work out your analysis step by step or control all the GUI’s features at once, RapidMiner lets you handle different models and tasks with ease. Accurate Preprocessing Meta data transformation allows you to forget trial and error! With RapidMiner, you can inspect projected results during design time.  Save time by identifying possible errors, and get suggested quick fixes. Complete Toolbox RapidMiner lets you easily sort through and run more than 1500 operations.  From data preparation to model building and validation, it includes all the tools you need to make your data work for you.  If you need it, RapidMiner has it.

World Trade Online 世界貿易資料庫是由美國 Inside Washington Publisher出版社出版，是全球收錄世界貿易權威的資料庫之一。Inside Washington Publisher 出版社成立於1980年，總部設在美國華盛頓特區，專業人士提供關於國家相關政策的獨家的新聞、研究報告、政策文獻等，這些資訊涵蓋的領域包括：環境、國際貿易、健康和能源等。 Inside Washington Publisher 出版社關於國際貿易領域的旗艦產品，在全球研究世界貿易享有很高的聲譽。World Trade Online 資料庫主要內容收錄全球各貿易主體、國際組織相關法律方面的資源，並通過統一的檢索平臺打造出滿足於不同層次國際貿易、國際貿易法、國際經濟法等領域研究者需求的綜合資料庫，特別適合學術研究、世界貿易、國際貿易、政治經濟研究、貿易政策研究等領域的專家學者運用。

Unscrambler® X 多變數資料分析和實驗設計軟體 ── Multivariate Data Analysis 多變數分析最佳工具 Unscrambler® 是一款在多變量分析（multivariate analysis, MVA）和實驗設計軟體領域深耕30多年的標竿專業分析軟體，是全球資料分析和統計專業，研究人員和工程師的首選分析工具，可以利用軟體多變量分析的強大功能，快速，輕鬆，準確地分析巨量和複雜資料。 Unscrambler® X 延續挪威開發商CAMO的傳統，提供簡易使用的先進的多變量數據分析軟體，並將數據視覺化提升到新的境界。使用最新版本的 Unscrambler®X v10.5 分析軟體，您可以提高工作效率。藉由改進性能和簡易取得的資料，您將發現新版的使用者介面能大幅減少處理大量資料分析過程中所花費的時間： 強大的多變量分析方法和實驗設計 簡單的資料數據導入選項，具有直觀的工作流程和介面設計 精美漂亮的資料視覺化圖形，繪圖和互動式資料視覺化工具   利用 Unscrambler® X 軟體可以做多種統計分析，例如在多變量變項資料分析中常見的迴歸分析法，包括多元線性迴歸 Multiple Linear Regression (MLR)、PCR、PLSR等。使用者在瞭解資料的性質後，可以利用 Unscrambler® X 軟體選擇適合的統計方法和模型處理資料分析，而 Unscrambler® X 軟體可做的分析法有： Descriptive Statistics  Missing values  Level (Mean, Max, Min, Median, Quartiles)  Range (Max-Min, Std., Variance, RMS)  Distribution (Skewness, Kurtosis)  Cross correlations  Scatter effects   Statistical Tests Equality of means (Paired t-test, Equal variance Student’s t-test, Unequal variance Student’s t-test)  Equality of variances (F-test, Levene’s test, Bartlett’s test)  Normality (Kolmogorov-Smirnov test, Mardia’s test of multivariate normality)  Contingency analysis   Cluster Analysis K-means, K-medians  Hierarchical Cluster Analysis (HCA), including Single linkage, Complete linkage, Average linkage, Median linkage and Ward’s method.   Explorative Methods Principal Component Analysis (PCA).  Rotated PCA (Varimax, Equimax, Quartimax, Parsimax)  Multivariate Curve Resolution (MCR)   Regression Methods Multiple Linear Regression (MLR) Principal Component Regression (PCR) Partial Least Squares Regression (PLSR) Support Vector Machines Regression (SVR) L-PLS Regression, incorporating three data tables   Classification Methods Projection using PCA, PCR or PLSR models Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA) Linear Discriminant Analysis (LDA) with Linear, Quadratic, Mahalonobis options. PCA-LDA, for classification of correlated data by LDA Support Vector Machines Classification (SVC)  

隨著資料採礦的技術成熟，各個領域將焦點轉向使用資料採礦、分析和預測的技術，資料採礦發展至今，越來越多的業者選擇將 Data Mining 技術導入企業，可見數據分析在業界中的重要地位；而資料採礦和資料分析科學家使用的軟體工具百花齊放，其中又以 Alyuda 的神經網路軟體為一大廣受專業人士推崇的軟體工具。 Alyuda NeuroIntelligence 類神經網路軟體 NeuroIntelligence 是一個類神經網路軟體工具，旨在幫助神經網絡(neural network)，資料採礦(data mining)，規則模式識別(pattern recognition)和預測建模(predictive modeling)等數據分析專家解決現實世界中的問題。NeuroIntelligence 軟體展現了神經網絡建模演算法以及神經網絡技術應用軟體的快速，易於使用的特色。 高階的專業類神經網路軟體從人工智慧的資訊技術上獲得最大預測能力。 Alyuda的神經網路軟體成功地被數以千計的專家用來解決棘手的資料採礦問題，包括規則模式識別、預測建模，構建分類器和神經網路模擬器，設計交易系統和預測分析等，成為數據專家最佳解決方案。  

QuickEdit 讓您可輕易讀取 STDF 檔中的所有資料。各部份參數彙總、軟體二進制結果、硬體二進制結果、實驗參數資料，都以直覺性的表格方式呈現。您可以將結果另外輸出成 JMP、JSL、CSV、XLS檔案，與其它統計分析軟體共用。更可以編輯檔案，重新存成 STDF 格式。這項獨特的編輯功能，讓您突破硬體的限制，可依每個自變相排列實驗結果。 *STDF 為 Standard Test Data Format, 它是由 Teradyne 提出的一種檔案格式, 用於半導體測試記錄測試結果。

SALT 介紹 Systematic Analysis of Language Transcripts (SALT) is software that manages the process of eliciting, transcribing, and analyzing language samples.  SALT依照不同需求的使用者分為下列四種版本 : For Clinicians 臨床醫生 Document language production in everyday speaking conditions. Collect representative language samples, transcribe them, and compare them to age or grade-matched typical speakers. SALT calculates measures of syntax, semantics, discourse, rate, fluency, and errors to provide profiles of strengths and weaknesses. Use these profiles to facilitate the identification of disordered performance and guide the development of language intervention strategies. SALT can also be used to compare performance in different sampling conditions, in primary and secondary languages, and to track change over time. For Students 學生 SALT 2012 Student software for Windows® and Mac includes a transcription editor, standard reports, and reference databases for age-matched comparisons. The Student software is a full version of SALT! The software does not expire. Use it now while you're a student and keep it to use later in your clinical practice. The Student textbook provides both the conceptual background of LSA and practical guidelines for using SALT. For Instructors 教師 We provide instructional materials for teaching language sample analysis using a variety of approaches; lectures, interactive lessons, learning activities, and a printed textbook. You can use these materials to:   Construct online instructional modules for recording, transcribing, analyzing, and interpreting language samples Provide online case study practice from numerous language samples Create assignments on analysis of a variety of language production problems For Researchers 研究人員 SALT 2012 Research for Windows® and Mac expands the Clinical version to include tools for processing large data sets. Export data from SALT in a format that can be read by other programs such as SPSS®, SAS®, Excel® and Access®. Select from all of the SALT analysis variables as well as from the frequency of any word, morpheme or code. Take advantage of SALT's flexible coding options to flag specific words or utterances. Then use SALT Research to tabulate these codes across your data set.  

產品概述 Real Options Valuation 是一家專注於決策和風險管理的咨詢公司。我們提供決策和風險管理的技術和工具，如實物期權分析、蒙特卡洛仿真、預測、優化以及風險建模。我們的產品 Risk Simulator，是一個集風險分析、仿真、預測和優化於一體的軟體： ►蒙特卡洛仿真 45種概率分布函數，簡易使用界面，高速仿真運行 (千次/秒)，Copulas、拉丁超立方和蒙特卡洛模擬 ►分析工具 自舉法，模型檢查、聚類分割、綜合報告、數據提取和統計報告、數據導入、去季節因素和去趨勢化、數據診斷、分布選擇 (一元、多元、Percentile Fit)、分布概率 (PDF、CDF、ICDF)、假設檢驗、覆蓋率、主成分分析、敏感性分析、情景分析、統計分析、結構突變、颶風圖和蛛網圖 spider charts ►預測 Box-Jenkins ARIMA、Auto ARIMA、基礎計量經濟學、自動計量經濟學、組合模糊邏輯 Combinatorial Fuzzy Logic，三次樣條法、自定義分布、GARCH 模型、J 曲線、S 曲線、馬爾科夫鏈、極大似然法、多元回歸、神經網絡、非線性外推、隨機過程、時間序列分解、趨勢線 ►優化 連續、離散、整數變量的靜態優化、動態優化和隨機優化、有效前沿、 遺傳算法、線性非線性優化、單變量目標搜索 RISK SIMULATOR DETAILS RISK SIMULATOR is a powerful Excel add-in software used for applying simulation, forecasting, statistical analysis, and optimization in your existing Excel spreadsheet models. The software was developed specifically to be extremely easy to use. For instance, running a risk simulation is as simple as 1-2-3, set an input, set an output, and run.  Sample Screen Shots  

  Data Desk 探索式資料視覺統計分析軟體，市場絕無僅有的強大分析功能，幫助您快速掌握資料價值  最快資料視覺探索和數據分析，最深刻的洞察力 Data Desk 是一款運用在電腦桌面上的軟體，帶來快速、 便於使用視覺分析功能。使用互動式圖形化工具探索和理解您的資料，應用於查找模式、 關係和例外情況。Data Desk是數據探索功能強大的工具。用圖形方式顯示並簡化您的桌面資料直觀調查。 不需要統計背景也可輕鬆掌握數據 不需要對統計有特別訓練課程，你也可以快速掌握關鍵資料呈現的意涵和資料背後的價值。你會發現一些模式和關聯，你會發現不合適的元素 - 你將快速有重要的發現。你會得到模式和關聯背後的真正原因。 不同的資料檢視完整呈現，資料分析一目了然 Data Desk 帶來優秀的計算速度和連結視圖，使資料服務探索到任何資料夾，從幾個億幾個幾百為例，是一個其他產品無法超越的工具。你可以馬上去看到不同的資料檢視。在表單中選擇，可以立即看到在所有其他資料中最突出顯示的那些資料。修改資料值或參數並查看所有相關資料，表單會立即更新。

SUDAAN是由 RTI International設計與研發的國際公認統計軟體，專門對於複雜的研究數據提供準確、高效的分析。SUDAAN非常適合調查和實驗研究數據的分析，因為SUDAAN計算程序正確地考慮複雜的設計功能，如相關的觀測、聚類、權重、分層。 SUDAAN 11為 SUDAAN最新版本，反映我們繼續致力於提供有用的統計工具。 SUDAAN可分析各種不同複雜調查來源： 複雜的抽樣調查數據(Data from complex sample surveys) 流行病學調查數據(Epidemiological study data) 臨床試驗數據(Clinical trial data) 實驗或觀察性研究(Experiments or observational studies) 縱向數據(Longitudinal Data) SUDAAN考量個人學習需求所提供的設計特點，包括： 不平等的加權或不加權數據(Unequally weighted or unweighted data) 分層(Stratification) 有或沒有更換設計(With or without replacement designs) 多級和集群設計(Multistage and cluster designs) 重複測量(Repeated measures) 一般集群相關（例如，相關因病患採取多種措施、幼小動物於巢穴內，或學生在學校內）(General cluster-correlation (e.g., correlation due to multiple measures taken from patients, pups nested within litters, or students nested within schools)) 多重插補分析變量(Multiply imputed analysis variables) SUDAAN程式與估計方法 SUDAAN是由多種分析和新的預分析所組成的套裝程式。兩個預分析過程包括第一種是使用基於模型的重量校準方法（ WTADJUST ），第二個是用Cox-Iannacchione Weighted Sequential Hot Dec法（ HOTDECK ）。所有的分析程式例如WTADJUST，皆提供了三種強大的方差估計方法： Taylor series linearization (GEE for regression models) Jackknife (with or without user-specified replicate weights) Balanced repeated replication (BRR) 以上為SUDAAN替統計分析軟體所帶來的重大突破，包括可調查不同複雜來源、符合個人需求設計及提供強大的方差估計方法。

揭露趨勢、展現關係、繪製往成功的路徑 Statgraphics 是一套直覺性使用、又強大的軟體，可應用於資料分析、資料視覺化、建立機率模型、與預測分析。Statgraphics 整合了 230 種以上的程序，可應用在基礎敘述統計、到進階統計模型，滿足各種需求的使用者。    所有統計學軟體的起點 Statgraphics 是第一個針對 PC 最適化的統計學軟體，最先導入每個統計程序與圖表的整合，首創逐步輔助使用教學，以及其他無數突破性功能。當其它開發者苦苦追趕時，Statgraphics 持續領先開創技術。 想節省讀統計學、熟悉軟體的時間，需要逐步的貼心教學嗎？StatWizard ™ 與StatAdvisor™為您服務。     資料視覺化 以宏觀的視角看您的資料。 藉由調整工具列上的控制選項，可觀察資料隨時間的變化。優異的繪圖機能，讓所有資訊無所遁形！           容易使用 Statgraphics 將複雜的資料轉變成簡單的語言、清晰的結果。使用者不需熟讀統計學，也可藉著分析精靈，專業而科學的解讀資料。        

DTREG 是一款完美的建模工具，適用於商業建模或建立多種醫學資料模型，例如性別、人種、婚姻狀況等! 從一組數據值中提取有用信息的過程被稱為「數據挖掘」（data mining）。這些數據可以用來創建模型並做出預測。目前的技術已經發展出許多預測模型，而如何選擇和應用最好的模型則是一種藝術。 DTREG實現強大的已開發預測建模方法。你可以使用決策樹模型、支援向量機(Support Vector Machine, SVM)、基因表示規劃法(Gene Expression Programming)、符號回歸(Symbolic Regression)，K-means 分群法（k-means clustering）、判別分析法（discriminant analysis）、線性回歸(Linear Regression models)和(Logistic Regression models)。DTREG也可以進行時間序列分析和預測。 Classification and Regression Trees. DTREG can build Classification Trees where the target variable being predicted is categorical and Regression Trees where the target variable is continuous like income or sales volume. DTREG 提供多種強大的預測建模： Multilayer Perceptron Neural Networks Probabilistic Neural Networks General Regression Neural Networks RBF Neural Networks GMDH Polynomial Neural Networks Cascade Correlation Neural Networks Support Vector Machine (SVM) Gene Expression Programming - Symbolic Regression Decision Trees TreeBoost — Boosted Decision Trees Decision Tree Forests K-Means Clustering Linear Discriminant Analysis (LDA) Linear Regression Logistic Regression