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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？
现实中我们常常会遇到对两个分类变量之间是否存在关联进行讨论，如睡眠时间与学习成绩之间是否存在关联、宣传费用与销售量是否存在关联？
SPSS作为一款专业的数据分析软件，它能够绘制许多种统计图，其中一种统计图能够表现定量、变量的五个百分位点，非常的方便，它就是箱线图。根据用户的需要SPSS提供了两种箱线图的类型，即：简单箱线图和分类箱线图，简单箱线图主要用于描述和表现单个数据的分布，而分类箱线图则主要用来描述某个变量关于另一个数据的分布。
我们在使用SPSS来进行数据分析的时候，难免会遇上这种情况:变量非常多，多到我们不能对其一一控制的地步，但每个变量都有分析的价值，同时又彼此重叠。这个时候最直接的方法就是把所有变量按照一定的标准来进行分类，今天要介绍的距离分析，便可以提供这一标准。距离，意思是对变量之间的相似度或非相似度的一种测量方式。
当需要研究一组随机变量与另一组变量的关系时，通常会运用回归分析。通过回归分析构建数学模型，探究两种或两种以上变量之间是否存在关系，若存在关系还可进一步预测未来的数据。
随机数，是软件根据条件生成的一系列随机分布的数值。在一些抽奖、分配序号等对随机性要求较高的实践中，经常会运用生成随机数的方法。那么，在使用SPSS软件时，怎么才能生成随机数呢？
散点图是数据在直角坐标轴上的分布图，除了常用的展示因变量随自变量变化的两变量散点图外，SPSS还提供了单变量与多变量的散点图类型，供进行更简单或更复杂的散点图绘制。
IBM SPSS Statistics的直方图与条形图在数据呈现上很相似，都是运用条状图形展示数据。但除了外形相似外，实际上，直方图与条形图无论是在数据类型、计算方法，还是在变量数量上都有一定的区别。
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。
在上节《解析SPSS软件中的日期类型变量转换》一文中，我们了解了如何在SPSS软件中，将原始数据中字符串类型的日期变量转换为SPSS的日期类型变量，学会如何转换以后，接下来我们要学习的就是如何应用到实际的统计工作中。
