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判别分析是根据对象属性进行对象分类的一种方法，过程是根据已知对象属性训练出能够判定对象分类的函数，后续输入对象属性后，函数自动对该对象进行判别分类。判别分析通常借助专业的统计分析软件进行，如IBM SPSS Statistics，SPSS线性判别和非线性判别步骤是什么，SPSS线性判别和非线性判别区别是什么，本文简单向大家说明。
神经网络算法(Nerual Net Works)是一种学习型预测算法，通过大量数据，预测新输入变量与预测结果间的路径，此路径称为神经网络，在这个网络中，每个通路的权重都是基于原有数据计算得出的，原有数据量越充足，权重配比就越合理，预测的结果就越准确，神经网络算法实现一般借助专业的统计分析软件，例如IBM SPSS Statistics，SPSS软件中如何进行神经网络分析，SPSS神经网络为什么无法选择分类，本文将结合实例向大家作简单的解释。
t检验是英国化学家，统计学家Gosset以Student的笔名提出的检验方法，用以处理服从正态分布，但样本数不多的数据。t检验可以评价两组少量数据均值的统计学差异，我们一般借助统计分析软件，如IBM SPSS Statistics，来进行t检验，SPSSt检验的基本步骤是什么，SPSSt检验结果怎么看？本文向大家作简单介绍。
spssk均值聚类分析步骤，spssk均值聚类分析需事先指定聚类数目k，然后再依照该聚类数目进行迭代运算，本文会应用例子演示分析步骤，同时也会进行spssk均值聚类分析结果解读，以加深理解。
如何用spss做模糊聚类分析？我们可使用spss分类分析中的系统聚类分析法进行模糊聚类分析。模糊聚类分析的优缺点，其优点是在未知聚类种类的情况下，可结合相关知识探索分类，缺点是无确定的聚类结果，需结合相关知识分析。
spss层次聚类分析步骤，层次聚类分析可使用spss的系统聚类分析方法，本文会举例演示分析步骤。spss层次聚类分析结果解读，主要是通过冰柱图与树状图（谱系图）来确定聚类数目，并以此确认各样本的聚类归属。
spss均值比较的意义，均值比较可比较不同组的数据集中趋势，以分析其中的差异。spss均值比较分析详细步骤，spss均值分析包括均值比较、单样本t检验、独立样本t检验等，本文会举例说明详细步骤。
数据挖掘需要哪些知识？数据挖掘需要使用到统计学知识、编程知识、数据挖掘工具操作知识、行业相关知识等。数据挖掘工具有哪些，本文将会介绍常用的三款数据挖掘工具，供大家参考使用。
spss因子分析是干嘛的，因子分析是用来提取公共因子，当研究问题的变量比较多时，通过spss因子分析可用较少变量去综合解释原有的多个变量。本文会以实际的例子演示spss因子分析详细步骤，以及进行结果的解读。
spss中roc分析怎么用，spss的roc分析可使用spss的roc曲线功能，该功能会包含roc曲线及其坐标点、曲线下面积的分析结果，使用起来比较方便。spss怎么做roc分析？本文会结合实际例子演示操作方法。
