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SPSS Faculty Packs for Ac 數(shù)據(jù)工具軟件

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點將科技成立于2001年,一直專注于生態(tài)環(huán)境和現(xiàn)代農業(yè)相關科研及應用系統(tǒng)和儀器的研發(fā)、銷售及服務。公司總部位于上海,在香港、北京、昆明、合肥、西安設立大區(qū)辦公室,及時響應客戶的需求。公司一直致力于為用戶提供更先進的技術和儀器以及更優(yōu)質的服務,服務方向涵蓋土壤、植物科學、環(huán)境氣象、水文水質、海洋科學、動物、昆蟲科學和現(xiàn)代農業(yè)等領域。

點將科技始終堅持以誠信、專業(yè)、高效、感恩的態(tài)度為我們尊敬的用戶提供行業(yè)動態(tài)、項目設計、方案咨詢、產品選型、專業(yè)采購、安裝培訓及持續(xù)維保等全程優(yōu)質服務,也參加過許多國家和省部級重大科研項目的建設和技術支持,如先后服務過教部“211”、“985”高校建設、水利部“948”工程、農業(yè)部“學科群”、中國生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(CERN)、中國森林生態(tài)系統(tǒng)定位研究網(wǎng)絡 (CFERN)等相關項目,以優(yōu)質的服務贏得了良好的聲譽 。


特色項目: 古樹名木檢測與保護、土壤蒸滲、農業(yè)面源污染、無人機光譜等。


部分代理產品品牌:

美國Treeradar、德國Argus、美國Campbell、美國SEC、美國Apogee、美國Onset、德國Rinntech、加拿大Qubit、美國Spectrum、捷克PSI、英國Delta-T、德國Ecomatik、新西蘭Aeroqual、德國UGT、澳大利亞Unidata、澳大利亞ICT 、德國IML、美國PP system、澳大利亞Rimik、瑞典Haglof 、丹麥Loligo、美國Metone、日本EKO、日本T&D、日本Daiki、捷克EMS 、加拿大Eosense、荷蘭Epg、加拿大Lotek、美國Novalynx、新西蘭Odyssey、美國 Stevens、新西蘭Fibre-gen、美國PMS、法國SDEC、英國Skye、斯洛伐克Applied、英國Burkard MEG、法國Bronkhorst、澳大利亞Termatrac、芬蘭Toikka、美國Tisch、 美國Mapir、澳大利亞Thermoline、美國Velmex、美國Wescor、意大利West system******


自主研發(fā)產品

點將科技從2010年開始成立研發(fā)和技術集成部門,致力于監(jiān)測設備和儀器的國產化進程,通過理解本地客戶的使用習慣、科研方向、個性需求和地理條件等特點,開發(fā)和集成出一些列業(yè)內適用的好設備和好儀器,如*臺植物根系清洗機、植物根系分析軟件、環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測平臺、適用于濕篩法的團粒分析儀、昆蟲風洞、智能化土壤動物分離漏斗、樹木胸徑測量尺、土壤蒸滲系統(tǒng)等等。


點將科技的價值觀和使命:

價值觀:心系滴,致力來!

使命:讓自然更自然!















儀器銷售,技術服務,植物儀器,環(huán)境氣象儀器,水文水利儀器,土壤儀器,農業(yè)植保儀器

應用領域 環(huán)保,化工,農林牧漁,電子/電池,綜合

用途:

SPSS Faculty Packs for Academic Staff數(shù)據(jù)工具軟件通過強大的分析技術在課堂上為用戶提供幫助,其中包括用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及調查和市場研究的基本工具。能支持有效的教學并幫助學生掌握分析技能。SPSS Faculty Pack 還提供了簡便的許可,使您能夠立即開始使用軟件。

數(shù)據(jù)工具

SPSS Faculty Packs for Academic Staff數(shù)據(jù)工具軟件 特點:

·為教育工作者提供一種經(jīng)濟高效的方式將統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、調查研究和定量方法整合到他們的本科或研究生課程中;

·包括廣泛的*集成的統(tǒng)計功能和相關產品,用于整個企業(yè)的專業(yè)分析任務;

·顯著提高生產力,并有助于實現(xiàn)特定項目和業(yè)務目標;

·非線性模型提供了將更復雜的模型應用于數(shù)據(jù)的能力;

·模擬功能可幫助在輸入不確定時自動對許多可能的結果進行建模,從而改進風險分析和決策制定;

·自定義表格使用戶能夠輕松了解他們的數(shù)據(jù),并快速匯總結果;

·數(shù)據(jù)準備簡化了分析過程的數(shù)據(jù)準備階段;

·分類和數(shù)字數(shù)據(jù)可用于預測結果并以圖形方式揭示關系;

·決策樹使識別群體、發(fā)現(xiàn)群體之間的關系和預測未來事件變得更加容易;

·預測功能能夠更快地分析歷史數(shù)據(jù)和預測趨勢;

·結構方程建模工具可以使用直觀的拖放功能構建更準確的結構方程模型;

·Bootstrapping 使測試模型的穩(wěn)定性和可靠性變得簡單;

·通過將樣本設計納入調查分析,高級抽樣評估和測試有助于做出更有效的統(tǒng)計推斷;

·直銷和產品決策工具可幫助營銷人員輕松識別合適的客戶并改善活動結果;

·圖表和圖形使在一系列平臺和智能設備上創(chuàng)建和共享可視化結果并與之交互變得容易;




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