今天這篇文章小白帶大家了解一款做數據分析的利器—SPSS。

不知道大家有沒有了解過SPSS，如果了解過甚至使用過的同學又對這款工具有多深的認識呢？大家在看完文後可以到QQ讨論群：514581193進行分享和讨論，群裡也會不定期給大家發放數據分析方面的幹貨！

SPSS是一款常用的數據分析工具，不管是在學校課程、學術論文還是數據分析工作中都是非常常見的。在之前有跟大家介紹過，使用SPSS進行數據分析最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。它的界面同EXCEL表類似，在從其他數據庫讀入數據時非常方面，這得益于它較為通用的數據接口。不管是數據分析小白還是數據分析大拿應該都不得不承認這個軟件使用起來确實是特别方便。

SPSS分為兩款，一款是SPSS Statistics，這個主要是用來進行數據的統計和分析，我們先看看這款工具的界面是什麼樣的：

我們在日常使用中的回歸分析、相關分析、方差分析等等分析方法在這款工具裡面都能夠找到，隻需要在工具欄的分析中進行相應的選擇就可以了：

整個SPSS Statistics一共有兩個界面，一個就是上面第一張圖顯示的數據視圖界面，另一張就是變量視圖界面：

兩個界面的區别就是數據視圖是用來放置我們需要進行分析的相關數據的地方，變量視圖就是我們需要針對我們輸入的數據進行詳細的分類以及說明的地方。當我們完成對數據的處理以後就可以直接利用SPSS Statistics上方的工具欄對數據進行分析，對于剛剛開始了解數據分析的人來說，這款工具操作簡便并且輸出迅速，我們隻需要針對分析之後的輸出結果進行解讀就可以了。當然，前提是我們必須要學會看分析結果，比如之前有提到過的F檢驗、T檢驗、P值等，一般來說，SPSS Statistics的輸出結果是可以直接用來放入分析報告中的，同時它輸出的圖形我們也能夠直接選中進行編輯，這極大的方便了我們在分析以後同時快速的生成我們所需的分析報告。

需要強調的是，SPSS Statistics上方的工具欄非常強大，隻要我們能夠了解并掌握，我們就能夠在這裡面完成絕大多數的數據分析工作。

SPSS第二款工具叫SPSS Modeler，這是一款主要進行數據挖掘的工具（舊版還有一個名稱叫SPSS Clementine，現在依舊可以獨立進行操作）。在這一款工具裡面，我們需要創建一個叫“數據流”的過程，在這個過程裡面我們需要對一系列的節點進行運行和處理數據，最後得出我們所需的結論，在每一個節點之間有一個鍊接，它指示着整個數據的流動方向，下圖就是一個數據流的示例圖：

整個SPSS Modeler的界面是下圖這個樣子的：

SPSS Modeler的界面和SPSS Statistics是有明顯的區别的，首先是上方的工具欄就基本上都不一樣，其次中間的界面也變了，不再是類似EXCEL的表格了，在這個裡面是我們用來創建數據流的地方。最後在界面的下方，SPSS Modeler是一排節點選項闆，其實可以理解成類似SPSS Statistics上方的分析工具欄，我們所做的數據流都是利用這個節點選項闆裡面的東西進行組合最後做出來的。

SPSS Modeler内置了很多個數據挖掘的模型，使用起來其實同SPSSStatistics一樣也是特别的方便，我們一步一步的創建數據流的流程，最後得出我們需要的結論，基本上不會顯得特别的繁瑣。

SPSS Modeler和SPSS Statistics像是SPSS中的“哼哈二将”，一個負責統計分析，一個負責挖掘，如果我們能夠把兩個工具結合起來使用，那将會極大的提高我們數據分析工作的效率，并且SPSS這個工具不用我們去使用編程語言，可以直接進行手動操作就能夠得到我們所需要的結果，像R以及PYTHON等工具可能還需要我們去學習編程語音才能進行操作。所以很多時候SPSS使用的場景是非常多的。

介紹了這麼久SPSS，也說了它這麼多的好處，那這個工具的劣勢在哪裡呢？可能很多同學都猜到了，那就是它處理的數據量是有限的，當我們所需要分析的數據量變得特别大的時候，它運行起來就會變得很慢，甚至直接死機。在這個時候，就會需要使用R和PYTHON這類工具了。

最後，除了SPSS的這兩款工具以外，還有一個需要跟大家提到的就是AMOS，這個工具是SPSS Statistics軟件包中的獨立産品，是功能強大的結構方程（SEM）建模工具，通過對包括回歸、因子分析、相關性分析和方差分析等傳統多元分析方法的擴展，能夠為我們的理論研究提供更多的支持。

到這裡，對于SPSS的介紹基本上就算是差不多了，以後就會針對這個工具進行具體的實例操作，讓大家更清晰的來了解它具體是如何進行工作的。

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