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SPSS是什么?SPSS有什么特点?

更新时间:2022-01-04 来源:黑马程序员 浏览量:

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SPSS是公认的最优秀的统计分析软件之一, 它是一款在市场研究、医学统计、政府和企业的数据中应用最为广泛的统计分析工具。

SPSS是由美国斯坦福大学三位研究生于1968年一起开发的一个统计软件包,SPSS是该软件英文名称的首字母缩写,最初软件全称为“社会科学统计软件包”( Solutions Statistical Package for the Social Sciences)。

2000年,随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”(Statistical Product and Service Solutions),而英文缩写没有改变。

2009年,SPSS公司宣布重新包装旗下的SPSS产品线,定位为预测统计分析软件(Predictive Analytics Software,PASW),但用户对这个名字难以接受。

2010年,随着SPSS公司被IBM公司并购,软件也相应地更名为IBM SPSS Statistics。

现在,SPSS旗下主要有4个产品。

●IBM SPSS Statistics(原SPSS):统计分析产品。

●IBM SPSS Modeler(原Clementine):数据挖掘产品。

●IBM SPSS Data Collection(原Dimensions):数据采集产品。

●IBM SPSS Decision Management (原Predictive Enterprise Services):企业应用服务。

人们常说的SPSS,指的是IBM SPSS Statistics, 后续介绍的内容同样采用简称SPSS。

SPSS优势

SPSS的优势

SPSS与Excel都属于数据分析软件,可以对数据进行统计分析。但不同的是Excel更活合简单场景的轻度汇总,如报表数据,而SPSS功能较多,适合更加专业的使用场景,如数据建模前的数据预处理等。基于此,可以总结出以下几个优势。


1. 编程方便

SPSS具有第四代语言(它在表示控制结构和数据结构的抽象基础上,不再需要规定算法细节)的特点,只要了解统计分析的原理,无须通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无须花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。


2. 功能强大

SPSS与Excel最大的区别体现在数据统计功能方面,Excel只内置了几个简单的统计功能,而SPSS非常全面地涵盖了数据分析主要操作流程,提供了数据获取、数据处理、数据分析、数据展示等数据分析操作。其中,SPSS涵盖了各种统计方法与模型,从简单的描述统计分析方法到复杂的多因素统计分析方法,例如数据的描述性分析、相关分析、方差分析、回归分析、Logistic回归、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析等。


3. 数据兼容

SPSS能够导人及导出多种格式的数据文件或结果。例如,SPSS可导人文本、Excel、Access、SAS、Stata等数据文件,SPSS还能够把其表格、图形结果直接导出为Word、Excel、PowerPointTXT文本、PDF、HTML等格式文件。


4. 扩展便利

SPSS可以调用R语言的各种统计包括Python的功能模块,实现最新统计方法的调用,增加SPSS的扩展性。


5. 模块组合

SPSS是一款综合性的产品,它为各分析阶段提供了丰富的模块功能。SPSS Statistics Base是基础的软件平台,具备强大的数据管理能力、输人输出界面管理能力,以及常见的统计分析功能。其他每个独立扩充功能模块均在SPSSStatisticsBase的基础上,为其增加某方面的分析功能。用户可以根据自己的分析需要及计算机配置灵活选择组合使用。

根据SPSS模块功能的不同,可以将SPSS常用模块大致划分为四个分析阶段:数据处理、描述性分析、推断性分析和探索性分析,各分析阶段对应的具体模块如表所示:

分析阶段

模块

功能

数据处理

Data Preparation 提供数据校验、清理等数据处理工具
Missing Values 提供缺失数据的处理与分析
Complex Samples 提供多阶段复杂抽样技术

描述性分析

Statistics Samples 提供最常用的数据处理、统计分析
Custom Tables 提供创建交互式分析报表功能

推断性分析

Advanced Statistics 提供强大且复杂的单变量和多变量分析技术
Regression 提供线性、非线性回归分析技术
Forecasting 提供ARIMA指数平滑等时间序列模型

探索性分析

Categories 提供针对分类数据的分析工具
Conjoint 提供联合分析市场研究工具
Direct Marketing 提供直销活动效果分析工具
Decision Trees 提供分类决策树模型分析方法
Neural Networks 提供神经网络模型分析方法


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