SPSS如何應(yīng)用？SPSS是一款數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)分析工具，操作簡(jiǎn)單屬于數(shù)據(jù)分析的入門工具。想靈活自如建議使用SPSS，是需要能夠掌握兩個(gè)方面內(nèi)容：數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)、SPSS操作一、數(shù)據(jù)分析在建議使用數(shù)據(jù)

SPSS如何應(yīng)用？

SPSS是一款數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)分析工具，操作簡(jiǎn)單屬于數(shù)據(jù)分析的入門工具。

想靈活自如建議使用SPSS，是需要能夠掌握兩個(gè)方面內(nèi)容：數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)、SPSS操作

一、數(shù)據(jù)分析在建議使用數(shù)據(jù)分析工具之前，首先要清楚數(shù)據(jù)分析的思路，有的人剛拿回?cái)?shù)據(jù)就躍躍欲試的把數(shù)據(jù)全都丟進(jìn)SPSS里，然后再才發(fā)現(xiàn)到自己什么都絕對(duì)不會(huì)，可不知道做的，更還不知道怎末做。因此核心是手中掌握數(shù)據(jù)分析的思維。

在學(xué)數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，建議您大家聽從以下四個(gè)模塊通過(guò)自學(xué)：

一是數(shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng)。二是數(shù)據(jù)間的幾類關(guān)系情況。三是數(shù)據(jù)分析方法的選擇。四是數(shù)據(jù)研究的撰寫等。

1數(shù)據(jù)分析思維

數(shù)據(jù)類型是一切研究的基石，確實(shí)是數(shù)據(jù)研究思維的最基本上且最重要的思維。去確認(rèn)數(shù)據(jù)的虛無(wú)飄渺準(zhǔn)確性后，即能夠完成數(shù)據(jù)清理后，可對(duì)數(shù)據(jù)類型并且區(qū)分，一切數(shù)據(jù)均易可分兩種類型，除了輕重傷鑒定數(shù)據(jù)和定量分析數(shù)據(jù)。

圖片來(lái)源：SPSSAU幫助手冊(cè)

定量：數(shù)字有也很意義，.例如數(shù)字越大代表滿意度越高，量表為典型定量分析數(shù)據(jù)定類：數(shù)字無(wú)比較意義，比如說(shuō)性別，1屬於男，2華指女

如果沒(méi)有有的數(shù)據(jù)同樣可以不計(jì)算百分比，也這個(gè)可以換算平均值，此時(shí)就從實(shí)際出發(fā)研究情況，將其似著定類或是調(diào)整膳食數(shù)據(jù)即可。諸如學(xué)歷，通常情況下時(shí)可以表示定類數(shù)據(jù)，但數(shù)字越大也可以說(shuō)成是學(xué)歷越高，因此有的研究方法是把學(xué)歷比例內(nèi)項(xiàng)是定量精準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

2數(shù)據(jù)間的幾類關(guān)系情況

差異關(guān)系：大多是去研究不同類型的差異性，提到了不同類別，那肯定不屬于到依據(jù)數(shù)據(jù)，差異關(guān)系可以以及定性和定量數(shù)據(jù)的差異性，定罪和定性數(shù)據(jù)的差異性。自然地也就對(duì)應(yīng)到幾類研究方法中。

相關(guān)關(guān)系：.例如越如何能越該如何之類的關(guān)系。除了相關(guān)關(guān)系，也有影響大關(guān)系等。X這對(duì)Y的影響關(guān)系情況如何能等，此時(shí)會(huì)影響關(guān)系又word文檔合并出幾種分析算法。

其它關(guān)系：比如說(shuō)數(shù)據(jù)的萃取，聚類等

在并且數(shù)據(jù)研究時(shí)，首先必須想到的是“我你想要做什么？“，來(lái)回就僅有六種關(guān)系，那你這種關(guān)系有著確實(shí)的怎么分辨性，對(duì)應(yīng)去確認(rèn)關(guān)系情況，算上數(shù)據(jù)類型的判斷，不對(duì)應(yīng)就會(huì)找出合不合理的數(shù)據(jù)研究方法。

3數(shù)據(jù)分析方法選擇類型

上面兩部分共有講了了數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)關(guān)系情況。隨后必須落地，即研究方法的使用。目標(biāo)即選對(duì)研究方法，即數(shù)據(jù)類型的識(shí)別。

第二步即生克制化研究目的，最常見的一種的研究目的除開：數(shù)據(jù)基本上詳細(xì)解釋、影響關(guān)系研究、差異關(guān)系研究及其它關(guān)系。下表格列下研究目的與研究方法的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

ltimgclasscapturedeal_web/static/style/image/loading__srcdata:image/svgxmlutf8,ltsvgxmlnshttp:2000svgwidth554height170gt資料來(lái)源：SPSSAU好處手冊(cè)

綜合以上分析，要是也可以可以區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型，另外所了解研究目的，則可以不選擇類型出現(xiàn)代自然科學(xué)的研究方法進(jìn)行研究。具體看每個(gè)研究方法詳細(xì)的內(nèi)容，就不使用SPSSAU的智能分析再試一下，當(dāng)然也我建議你可查閱每個(gè)方法不對(duì)應(yīng)的幫助手冊(cè)，里面會(huì)有更具體一點(diǎn)的說(shuō)明和例子，注意事項(xiàng)等。

4數(shù)據(jù)研究的編寫書籍

如果沒(méi)有巳經(jīng)明白了數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)關(guān)系，但是中,選擇了對(duì)的的數(shù)據(jù)研究方法。結(jié)果就是是把數(shù)據(jù)研究方法得出結(jié)論通過(guò)匯總資料收拾，然后再可以寫成有條理性的報(bào)告，另外在結(jié)論基礎(chǔ)上隨機(jī)給出有意義流通價(jià)值建議您措施等。

關(guān)與數(shù)據(jù)報(bào)告的親自撰寫，單獨(dú)從數(shù)據(jù)分析角度上看，個(gè)人建議以實(shí)際需求出發(fā)到達(dá)，諸如想研究差異關(guān)系，那么首先得必須明白有沒(méi)有差異，隨后有了差異，具體差異情況如何。有了差異或者沒(méi)有差異時(shí)，不對(duì)應(yīng)的建議措施應(yīng)該是如何能。明確的這樣的思路，相信數(shù)據(jù)研究報(bào)告的撰寫未必難事。

2SPSS操作掌握了核心的數(shù)據(jù)分析的思維意識(shí)，接下來(lái)的就很簡(jiǎn)單n多了。去學(xué)習(xí)一款工具的使用，主要注意還是靠?jī)蓚€(gè)字多用，多理論和實(shí)踐找點(diǎn)數(shù)據(jù)練練手，不停地你的操作不停地胡亂摸索，很快就能手中掌握。在線版SPSS（SPSSAU）可以提供多種分析數(shù)據(jù)的下載，用戶是可以在SPSS或SPSSAU上通過(guò)操作。想省時(shí)間的同學(xué)也幫我推薦不使用SPSSAU，是可以在線參與分析，操作要比SPSS更簡(jiǎn)練，更比較容易上手，可拖拽點(diǎn)一下即可生成結(jié)果有智能分析建議。

如何入門大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)挖掘方面）？

是需要數(shù)據(jù)挖掘肯定必須一些理論基礎(chǔ)。最常見的一種的算法如分類，降臨，聚類等算法要熟悉，再深入了也有學(xué)數(shù)學(xué)，尤其是線性代數(shù)（推薦推薦國(guó)外翻譯的《線性代數(shù)及其應(yīng)用》第五版[美]戴維C.雷/[美]史蒂文R.雷/[美]朱迪J.麥克唐納機(jī)械工業(yè)出版社，有看最好就是的線代書）。

理論基礎(chǔ)知識(shí)之外，要有求實(shí)際落地的能力，用什么軟件。

建模的可分商業(yè)版和開源免費(fèi)版

1-商業(yè)版軟件

SPSSModerler，

SAS EM深處挖掘模塊，

2-開源的挖掘軟件也有很多

1.Weka（不需要java編程基礎(chǔ)），

2.當(dāng)今最火的Pythonscikit-learn建模模塊（常3見算法應(yīng)該有）

3.RapidMiner

（大而全的一個(gè)軟件，做ETL和數(shù)據(jù)挖掘都可以不，學(xué)過(guò)Python挖掘模塊一看這個(gè)會(huì)感覺上也很很簡(jiǎn)單，反過(guò)來(lái)更很難表述python深處挖掘算法）

從另外一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，分成三類編程，和圖形化操作兩種，圖形化無(wú)必須編程悉數(shù)配置各個(gè)節(jié)點(diǎn)，連線即可解決搭建。

推薦你2個(gè)，Pythonscikit-learn建模模塊（編程），和Knime（圖形化操作，非編程，下圖為knime操作界面）。本人剛申請(qǐng)開通頭條，準(zhǔn)備著逐漸講解要如何快速掌握knime該軟件，歡迎您關(guān)注和給我留言。

基礎(chǔ)知識(shí)：

編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)編程（數(shù)據(jù)庫(kù)兩者相比問(wèn)的比較少），前兩部分非常重要！

機(jī)器學(xué)習(xí)很火，個(gè)人解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)通常有三個(gè)方向（通過(guò)崗位要求分）：數(shù)據(jù)挖掘，自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)挖掘主要是搜索排序，反作弊，智能推薦，信用評(píng)價(jià)等；自然語(yǔ)言處理主要注意是分詞，詞性分析等；深度學(xué)習(xí)通常是語(yǔ)音和圖像識(shí)別。

什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘的一般過(guò)程是怎樣的？