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SPSS统计分析软件 v21.3 中文破解版

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SPSS是一款专业的统计分析软件,软件支持数据采集、处理、分析等一系列实用功能,可以帮助用户对数据进行全面的评估和预测。SPSS的操作界面与Excel类似,如果有Excel操作经验的用户使用起来一定非常的得心应手,用户可以通过它来轻松完成数据统计分析工作。KK下载站为您提供SPSS 中文破解版下载,软件已完成汉化破解,可以免费激活使用,有需要的朋友赶紧下载使用吧!

SPSS统计分析软件
 

SPSS统计分析软件安装教程

下载spss统计分析软件,解压压缩包,双击.exe文件,根据向导操作,

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如图,选择中间选项(站点许可证),进行下一步,

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开始安装软件,耐心等待,

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安装成功,取消勾选【单击注册】,点击确定。

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打开IBM SPSS Statistics 21 许可证授权向导,将以下注册码进行复制粘贴:

QA3AW8U62Z4ZWTSPV44VXI65P59OLE547WHIQVZYWLARL9JEYQEGDUBLH8Z3ZCJAL3FLXMS98V95TSD

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SPSS统计分析软件使用说明

打开SPSS,进入主界面,然后点击-文件-新建-数据,

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执行完以上操作,会到如下数据视图界面,我们可以看到在左下角数据视图选项为黄色,为活动状态,我们可以在长条红框中可以看到,所有的变量并没有进行命名,这样直接输入利用起来会很容易混乱,所以,我们需要进行变量的命名,点击左下角红框中的变量视图。

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切换到下面的页面,我们就进行变量的编辑了,我们在第一列输入变量,然后后面是自动生成的属性,我们可以点击进行修改,比如小数位数,可以修改为3,在每一行的行首,我们右键,可以进行复制或者清除操作,可以删除或者批量复制变量,十分方便批量操作。

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我们重新切换回数据视图,我们可以看到新添加的变量都出现了,我们可以直接输入我们的数据了,然后可以进行相应的处理操作。

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SPSS统计分析软件功能介绍

操作简单。
其界面非常友好,除数据输入、部分命令程序需要输入键盘等少量输入工作外,大多数操作都可以通过鼠标拖拽、点击菜单、按钮和对话框来完成。
易于编程。
具有四代语言的特点,告诉系统要做什么,不要告诉怎么做。了解统计分析的原理,不需要了解各种统计算法,就可以得到所需的统计分析结果。在一般的统计方法中,SPSS的命令句、子命令、选项的选择大多是通过对话框来完成的。这样,用户就不需要花很多时间记忆大量的命令、过程和选项。
功能强大。
它具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报告、绘图等功能。它有11种类型的136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,如数据探索分析、统计描述、列表分析、二维相关、秩序相关、偏差相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协调差分析、判别分析、因素分析、聚类分析、非线性回归、回归等。
数据接口。
可以阅读多种格式的文件。比如*由dBASE、FoxBASE、FoxPRO生成的*。dbf文件,由文本编辑器软件生成的ASCII数据文件,Excel的*。xls文件等。可以转换成SPSS数据文件进行分析。SPSS图形可以转换成7种图形文件。结果可以以*.txt和html格式保存。txt。
组件组合。
软件分为几个功能模块,用户可以根据自己的分析需求和实际配置灵活选择。
有针对性。
SPSS适合初学者、熟练者、熟练者。而且很多群体只需要掌握简单的操作分析,更喜欢SPSS。比如薛薇的《基于SPSS的数据分析》更适合初学者。有经验或者熟练的人也喜欢SPSS,因为可以通过编程实现更强大的功能。

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SPSS统计分析软件软件特色

1.综合统计工具。
工作于综合集成界面,运行描述统计,回归分析,高级统计等。通过一个工具,您可以创建图表、表格和决策树,可以立即发布。
2、集成开源软件。
使用R和Python对SPSSSyntax进行特定的扩展。使用我们扩展的中心提供的超过130个扩展,或者建立你自己的扩展,并与同行分享来创建个性化的解决方案。
3、统计分析比较方便。
通过简单的拖拽界面,在多个数据源之间实现各种功能和工作。另外,灵活的部署选项可以让你轻松购买和管理软件。
4、资料的编制。
很容易识别无效值,查看缺失数据的模式,对变量分布进行汇总,使用为名义属性设计的算法。
5、看看价格和购买。
建立更加可靠的模型,测试其稳定性,并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
6、高级统计资料。
对数据进行唯一特征分析,描述自变量与因变量之间的关系,并分析事件历史和周期数据。
7、回归。
它包括多种类型的预测结果,建立非线性关系模型,从许多可能中寻找最优预测变量。
8、定制表格。
总结相关数据,展示产品就绪状态分析结果,展示质量。你也可以向Microsoft®Office应用程序导出结果。
9、值丢失。
核对数据,找出丢失的数据模式,再用统计算法估计汇总统计,并插入缺失值。
10、分类。
利用双标图、三标图、知觉图等方法直观地呈现和探究复杂的分类、数字和高维数据。
11、复杂样品。
在复杂样本设计中,将样本设计融入到调查分析中,计算统计信息和标准误差。
12、联合分析。
建立在不同特征基础上的消费者决策过程和价值模型,从而更精确地理解消费者的偏好、折衷标准和价格敏感性。
13、准确的检测。
在数据库中分析偶然事件,或者使用更准确的少量样本。精确的30多个测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
14、预言。
不管有多少数据集或者有多少变量,都可以快速可靠地预测未来的状态,同时有效地更新和管理预测模型。
15.决策树。
建立分类和决策树,以帮助你更好地识别群体,发现不同群体之间的关系,预测未来的事件。
16、直接营销。
实施最近购买时间、购买频率和总采购金额(RFM)、集群分析、潜在客户信息分析、邮政编码分析、倾向评分和控制包测试。
17、神经网络
研究数据中细微或隐含的模式,找出数据中更复杂的关系,进而产生更好的预测模型。

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