上篇教程通过SPSS给大家讲解了论文常用的频数分析、可靠性分析、独立样本T检验三个方式分析。今天将继续通过SPSS给大家讲解主因子分析、最佳尺度回归分析二种方式
客户细分在营销行业中发挥着重要作用，通过客户细分，营销人员能够为特定的客户提供针对性的产品与服务，提高客户满意度的同时也能提高营销的效果。客户细分非常有用，但究竟如何才能实现客户细分？
SPSS中的分层聚类法，也称作系统聚类法，是按照度量数据距离的远近，对预先设定的分类范围进行聚类的分析方法。其优点是可设定分类的范围、可处理分类变量与连续变量、可选择的数据距离计算方法多等。
IBM SPSS Statistics的K均值聚类分析，是一种采用欧式距离作为分类指标的迭代聚类分析方法。其优点是操作简单，运算速度快，但由于其聚类原理是将欧式距离相似的数据归为一个类别，因此需采用连续型的数据变量。
IBM SPSS Statistics的对应分析与常用的因子分析同属降维分析，但不同于因子分析可应用于定性与定量数据，对应分析只能用于两个定性变量的分析，并且主要是通过分析定性变量的列联表数据来得出变量之间的关系。
IBM SPSS Statistics的判别分析是分类分析方法中的一种，是在分类已知的前提下，根据一个分组变量以及其他已知的变量数据来统计判定，并确定分组的分析方法。
在《详解SPSS两步聚类之参数设置》一文中，我们已经了解了两步聚类的优点、分析原理，以及参数设置的技巧。
SPSS的快速聚类（K均值聚类）仅可进行连续型变量的聚类；而系统聚类，虽然可进行连续型与分类型变量的聚类，但同一时间只能进行同一种变量类型的聚类分析。那么，有没有一种聚类方法可同时分析以上两种变量？
在刚刚开始着手于一项研究时，利用问卷调查收集数据无疑是大多数人的选择，而如何处理收集到的数据有很多种方法，其中利用IBM SPSS Statistics软件来进行处理是比较方便且实用的，IBM SPSS Statistics软件的界面属于用户友好型，操作起来也较为简易。
对数据进行重构操作经常运用于数据分析。而IBM SPSS Statistics就为我们提供了数据重构的功能，本文重点介绍，如何选定个案重组为变量形式的数据重构，用于减少数据冗余，或分析线性模型中的单变量成分以及方差成分。
IBM SPSS Statistics的比较平均值分析法属于参数型的检验法，是以已知总体分布的前提下，检验样本数据与总体数据的差异，其中包含了平均值、单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验以及单因素ANOVA检验的分析方法。
在进行数据录入时，以数值型数据录入会更有利于后续的统计计算。但如果在录入时，采用了字符串值的录入方式，该如何将其转化为可计算的数值呢？在这种情况下，可以使用IBM SPSS Statistics的重新编码功能，将字符串重新编码为数值。
单样本T检验与平均值检验、独立样本的T检验、配对样本的T检验同属IBM SPSS Statistics的平均值分析，都是通过比较平均值来分析变量间的关系。
独立样本T检验与平均值检验、单样本T检验、配对样本T检验均属于比较平均值的检验方法。不同的是，独立样本T检验比较的是两组个案的平均值。该检验需要符合随机分布的假定，也就是说，两组个案数据间的差异无其他人为的影响因素。
面对庞大的数据库，如何才能进行更加精准的分析？除了对整体数据进行分析外，我们还可以使用IBM SPSS Statistics的选择个案分析方法，指定数据的分析范围，比如以条件筛选的方式选择个案，以获得更精准的数据分析结果。
上一节，我们主要学习了选择个案中的条件筛选与随机选取个案的功能，本节中，将会重点讲解基于时间或个案范围、使用过滤变量两种选择个案的功能。
IBM SPSS Statistics的加权个案功能，指的是为个案加以不同的权重，以实现特定统计分析方法的功能。其中一个简单的应用是，将汇总的统计结果以加权个案的方式，对频数加权，方便后续进行原始数据类的分析，如频数分析、交叉分析等。
IBM SPSS Statistics的频率分析是描述统计的一种分析方法，可用于描述多种类型变量的统计数值，其中包含了定性与定量变量，同时也提供了多种图形显示，如条形图、直方图等，用于数据的可视化呈现。
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