大数据时代,数据有着超高的价值,好的数据意味着源源不断的财富,通过数据可以提取到众多有价值的信息,从而推出更好地服务,推动社会进步,而数据挖掘则是从茫茫多海量数据提取价值数据的一环,好的软件可以提升效率与提取出的数据质量,下面本文就数据挖掘软件有哪些,数据挖掘软件推荐展开讲解说明。
显著性检验用以判断数据之间是否相互影响,是否相互独立或是否存在差异,使用SPSS进行显著性检验非常便捷,进行SPSS显著性检验的基本步骤,SPSS显著性检验结果怎么看,本文以使用较为广泛的T检验为例,向大家作简单的介绍。
OLAP的中文意思是在线分析处理报告,主要用于对一个或多个分组变量类别中连续变量的总和、均值和其他单变量统计量。它可以为每个分组变量的每个类别创建单独的层,表中的每一个层是依据一个分组变量的结果输出。OLAP最大的特点就是交互性强,用户可以自主选择内容与形式。
在IBM SPSS Statistics中按行显示的摘要报告可以根据读者的需求将数据重新整理组织,并按照用户的要求在结果输出窗口进行展示输出。同时按行显示的摘要报告可以进行相关的统计分析并给出相应的统计量。按列显示的摘要报告功能与按行显示的摘要报告相似,只是在输出格式上略有不同,都会在本文中一并介绍。接下来我会用几个简单的步骤,在IBM SPSS Statistics中演示如何进行按行显示和按列显示的摘要报告。
在日常办公和学习研究中,经常需要对数据进行分类汇总。比如在统计公司员工的工资和年龄的时候,要求根据员工的性别求出员工的平均工资和平均年龄。就会用到分类汇总的功能,本文我会用IBM SPSS Statistics进行数据的分类汇总的演示。
在学校老师经常会计算成绩、统计及格人数、找出学生的薄弱科目等。这些工作在Excel中都需要自己编辑公式,而在IBM SPSS中我们可以通过计算新变量来完成上述工作。下文我将用几个步骤,在IBM SPSS中演示如何计算新变量。
回归分析是处理数据、分析数据特征和关系的一种重要方法,在各个领域的数理统计分析中都非常有用。回归分析中有多种分析方法,接下来我们要介绍的是IBM SPSS Statistics中的曲线估算分析方法。
相关性分析是研究数据之间是否具有相关性和关联度强弱的一种方法,是数据分析中较为常用的一类手段。SPSS为用户提供了全面的相关性分析功能,这里将为大家介绍一下如何使用SPSS进行双变量的相关性分析。
IBM SPSS Statistics是IBM公司设计用于统计分析、数据量化的一个软件,当我们在面对两个及以上的变量时,如果需要检测这些变量中相关程度应该怎么做呢?这就需要运用到IBM SPSS Statistics软件中的相关性分析功能,接下来就介绍如何利用SPSS 做相关性分析。
在分析数据时,单从数据列表是很难得出分析结果的,很多数据分析师都会借助一些工具,SPSS就是广受业内好评的一款专业的数据分析软件。
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