spss这款软件的主要功能介绍

1、SPSS的必需基础模块，管理整个软件平台，管理数据访问、数据处理和输出，并能进行很多种常见基本统计分析。

2、在进行数据处理时，除了基本的数据分析外，如果还想建立分析过程数据，就需要使用此模块。Advanced Statistics为分析结果建立更灵活、更成熟的模型，在处理嵌套数据时以得到更精确的预测模型，可以分析事件历史和持续时间数据。

3、主要用于回归分析。Regression提供大量的非线性建模工具、多维尺度分析以帮助研究人员进行回归分析。它将数据从数据约束中解放出来，方便地把数据分成两组，建立可控制的模型及表达式进行非线性模型的参数估计，能够建立比简单线性回归模型更好的预测模型。

4、SPSS Conjoint是包含三个相互关联过程的一个系统，用于进行全特征联合分析。联合分析使研究人员了解消费者的偏好，或在一定产品属性及其水平条件下的产品评定。

扩展资料：

SPSS由于功能强大、兼容性好、易用性强以及扩展性高等优点而备受数据分析人员的追捧。模块式结构是它的特点之一，SPSS将其所有的功能分散为多个模块，使得用户可以根据自身需求来选择适当的模块进行数据处理，大大节省了用户的精力资源。

SPSS在进化到18版本以前，SPSS Base是必须的，软件的整个框架、基本的数据获取、数据准备都被集中在此模块上，其他模块也必须搭建在SPSS Base上才可工作。从18版起，SPSS 所有的功能模块都可以单独存在并运行。

-spss

1．KMO和Bartlett的检验结果：

首先是KMO的值为0．733，大于阈值0．5，所以说明了变量之间是存在相关性的，符合要求；然后是Bartlett球形检验的结果。

在这里只需要看Sig．这一项，其值为0．000，所以小于0．05。那么也就是说，这份数据是可以进行因子分析的。

2．公因子方差：

公因子方差表的意思就是，每一个变量都可以用公因子表示，而公因子究竟能表达多少呢，其表达的大小就是公因子方差表中的“提取”。

“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好，一般大于05即可以说是可以被表达，但是更好的是要求大于07才足以说明变量能被公因子表的很合理。

在本例中可以看到，“提取”的值都是大于07的，所以变量可以被表达的很不错。

3．解释的总方差和碎石图：

简单地说，解释地总方差就是看因子对于变量解释的贡献率（可以理解为究竟需要多少因子才能把变量表达为100％）。

这张表只需要看图中红框的一列，表示的就是贡献率，蓝框则代表四个因子就可以将变量表达到了91．151％，说明表达的还是不错的

都要表达到90％以上才可以，否则就要调整因子数据。再看碎石图，也确实就是四个因子之后折线就变得平缓了。

4．旋转成分矩阵：

这一张表是用来看哪些变量可以包含在哪些因子里，一列一列地看：第一列，最大的值为0．917和0．772，分别对应的是细颗粒物和可吸入颗粒物。

因此可以把因子归结为颗粒物。第二列，最大值为0．95对应着二氧化硫，因此可以把因子归结为硫化物。第三列，最大值为0．962，对应着臭氧。

因此可以把因子归结为臭氧。第四列，最大值为0．754和0．571，分别对应着二氧化氮和一氧化碳。

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因子分析与主成分分析的区别：

主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大，那么该组合所携带的信息就越多。也就是说，主成分分析就是将原始数据的主要成分放大。

因子分析，它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子，这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个，因子分析并不是原有变量的线性组合。

因子分析还是非常好用的一种降维方式的，在SPSS中进行操作十分简单方便，结果一目了然。python也可以做因子分析，代码量也并不是很大。

但是，python做因子分析时会有一些功能需要自己根据算法写，比如说KMO检验。

先简单说一下R，Python，Sas，Stata和Spss的差异stata相关性分析。实际上如果不考虑数据量，前面四款软件能做的，Spss也能做。当然R能处理的数据量也非常有限。之所以要考虑使用具有考虑编程功能，主要是为了提升分析的效率、灵活性和岗位的竞争力（相对而言要求使用Spss的岗位相对而言比R，Python，Sas相关的岗位要少）。

至于Spss的应用场景，实际上统计相关的应用场景基本Spss都能胜任，大概包括：

a 描述性统计分析：基本的统计量（比如均值、中位数、分位数和方差等等）、各种统计图形（频率直方图、QQ图等等）

b 推断性统计分析：参数估计、参数假设检验（比如分布的拟合优度检验、均值的检验、方差检验等等）、非参数假设检验

c 统计模型：广义新型模型（线性模型、logistic回归模型、泊松回归等等）、方差分析、结构方程、时间序列分析模型（ARMA等）

d多元分析：聚类分析、因子分析、主成分分析、对应分析、典型相关分析、联合分析等等

至于Spss从事的工作，实际上R，Python，Sas，Stata相关的统计分析工作Spss都能做。当然如果学些过Spss Clementine，数据挖掘相关的工作也能做。当然你可能需要说服领导你即便用Spss也能很好的完成手头的工作。因为很多有编程能力或者经历的leader不太喜欢用Spss。这些工作主要包括：

1 市场研究和调研分析师

比如要了解某个品牌的用户特征和相关产品偏好，这个一般需要针对问题设计调研方案。方案设计好收集到数据需要针对问题基于数据做深入的分析，最后总结成报告，给出结论和建议

2电信行业的数据分析和挖掘

电信行业的数据分析主要是经营分析、指标异常分析、精准营销相关的分析和挖掘

3互联网行业的产品和运营数据分析和挖掘

互联网相关的分析内容比较多，比如指标异常分析、产品漏斗分析、风险控制相关的分析和挖掘等等

Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。

Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。

大数据分析工具有：R-编程R编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。ExcelExcel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。