欧氏距离是距离分析中比较容易理解的、也是较为常用到的距离计算方法，其度量的是欧氏空间中两个点之间的距离。
CPI，消费者价格指数，反映的是居民购买消费品或服务项目的价格变动情况。CCI，消费者信心指数，由消费者满意指数与消费者预期指数构成，反映的是消费者对当前经济生活的评价以及未来的期望。
相关分析研究的是两个或以上随机变量间的相关关系的分析。与回归分析不同，相关分析侧重的是变量间的相关特性，但不能说明变量间可相互依赖并进行预测，比如吃冰淇淋与肥胖之间的相关分析。
在《SPSS中非线性回归模型表达式的设定》一文中，我们已经使用散点图与曲线估算，推断了数据的曲线模型表达式。
虽然很多数据都呈现线性相关的关系，但在实际研究中，更多的数据是呈现非线性相关的，对于这部分数据，就需要采用非线性回归的分析方法。
相关分析就是两个或两个以上的变量之间是否存在某种关系，比如空气中的湿度和降雨量、人的身高和体重等是否有相关关系。那么我们如何使用SPSS对数据进行双变量相关分析？
我们在数据分析之前，为了避免后面数据分析出现更多的误差，首先要进行数据标椎化、中心化、归一化处理。那么我们用IBM SPSS Statistics如何操作呢？
有时候我们需要将一个数据文件进行拆分，以此分析单个或多个不同变量进行数据比较。通常也需要将多个数据文件合并成一个数据文件的操作。那么以上需求我们用IBM SPSS Statistics如何完成呢？
我们在分析数据时往往先进行描述统计分析，用于查找数据中是否有异常值，以防后面数据分析导致意外错误。
ROC分析主要用于诊断试验，诊断试验是指评价某种疾病诊断方法的临床试验。在医学上诊断试验结果的毫厘之差都会造成很严重的后果，医生在大量分析之后难免会出现疲劳的现象所以必须借助一些工具来辅助分析。这时候SPSS中的ROC分析就起到了作用，可以帮助医生提高分析的正确率还可以节约时间。
IBM SPSS Statistics作为一款全球知名的数据统计分析软件，无论是在学术研究领域，还是商业经营领域，都起着举足轻重的作用。其推出的一系列统计分析方法，可用于数据的分析运算、挖掘、模型预测等多个方面。
当我们将数据导入IBM SPSS Statistics软件后，需要作一些常规的数据编辑，如修改当前的数据、添加变量、添加个案等，该怎么操作呢？其实，SPSS的数据编辑方法与Excel很相似，接下来，具体来操作一下吧。
数据分析指的是使用各种统计方法，如随机抽样、普查等方式收集大量的数据，并对其执行统计分析的过程，因此，数据是执行分析的基础。
上一节，我们已经详细讲解了SPSS手输数据、导入Excel数据文件的方法。本节，将会介绍稍微复杂一点的文本数据文件的导入方法。
IBM SPSS Statistics的数据重构功能，也被称为数据重组，包含了将选定变量重组为个案、将选定个案重组为变量与变换所有数据（即数据转置）的功能。
数据分析，重点是运用各种统计方法对数据进行处理分析，简单地浏览数据并不能获得很多有价值的洞察。对于初学者来说，使用平均值、最大值、方差等函数能帮助我们获得一些初步的结论，对于简单的数据分析来说相当实用。
在存在多个数据源的情况下，经常会使用到IBM SPSS Statistics的数据合并功能，对多个数据源的数据进行合并。
IBM SPSS Statistics的数据重构功能，也被称为数据重组，包含了将选定变量重组为个案、将选定个案重组为变量与变换所有数据（即数据转置）的功能。
400-8765-888
kefu@makeding.com