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神经网络模型是数据分析常用的模型，它广泛应用于众多领域，比如：医疗、人工智能、深度学习、语音、机器人等。它能通过现有数据经过神经网络模型训练得到训练模型，再将模型运用于预测数据集，进而得到预测结果，并且将预测趋势应用于各个领域。IBM SPSS Statistics同样具备神经网络模型，直接将需要分析数据导入IBM SPSS Statistics，然后进行简单配置即可使用神经网络模型。接下来就来看下如何使用SPSS神经网络模型预测结果。
名义变量，指的是无序的分类变量，其类别值之间既无等级关系，也不可参与数值计算。名义变量的统计方式，主要是通过计算类别值个案的计数，来进行更加深入的统计分析。那么，名义变量在SPSS中的数据描述与显示，应该如何操作，接下来一起来详细了解下吧。
效度分析是指测量的根据或手段（在问卷中为问卷题目）是否能有效检测所需测量事物的程度，是问卷分析中几乎必须进行的一个环节，效度分析分为内容效度、准则效度和结构效度，问卷分析一般所使用的效度分析一般是结构效度。通过数据分析软件IBM SPSS Statistics（win）的效度分析功能我们可轻松获得关于问卷的效度分析结果，帮助我们更好设计或评估问卷。那么如何通过IBM SPSS Statistics对问卷进行效度分析。
在研究中，由于各种条件的限制，我们往往只能通过对样本的研究来估计总体的情况。例如，研究人员需要对一所学校的女生比例进行研究，但只掌握了100名学生的情况。这时，我们便可以通过在这100名学生中女生的比例推断总体的比例。这就是总体比例的区间估计，总体比例的区间估计是比较复杂的运算，但只要使用对了计算工具就很简单，例如数据统计分析软件IBM SPSS Statistics。那么SPSS总体比例的区间估计如何计算。
SPSS是一款功能强大的数据统计软件，可以帮助我们更好的了解数据以及解决庞杂的数据的问题。那么SPSS如何计算生成新变量呢？今天小编就利用 SPSS统计软件来解决这一问题，接下来就进行详细讲解。
在日常工作中，面对数据文件中繁杂而又庞大的数据，总是需要对其进行分解，才能更加清晰明了的对数据进行分析和整理，甚至有的数据还需要对其进行置换，那么面对此类问题，我们又该如何利用SPSS软件对数据文件进行分解和转置？
变量值随机性检验、卡方检验和二项分布检验在IBM SPSS Statistics中都属于非参数检验。变量值随机性检验主要是检验数据是否具有随机性，游程检验就是所涉及的具体方法。所谓游程就是对于整个样本序列中连续出现相同变量值的次数。游程数过大过小都说明变量值存在不随机的现象。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何使用游程检验，验证数据的随机性的教程。
在Excel中可以轻松将数据文件进行行列变换，当然IBM SPSS Statistics也为我们提供了“转置”功能，为此也可以做到行列变换操作。数据转置操作实际上就是将变量与个案对换，以此达到将个案作为变量进行研究，那么SPSS如何对数据文件使用行列变换。
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？
