在大数据时代，数据分析有多重要？对企业来说，面对大数据“洪流”，要想从中提取有效信息，“如同从打开的高压水管中喝水一样困难”。

机器学习准确率也与数据的关系

大数据也包含以下四种分析方法

大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。
大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。
流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。
查询分析：经典代表是NoSQL数据库。

然而在大数据时代下，SPSS也是助推“数据分析”能力培养为关键之一。

SPSS是世界上最早的统计分析软件。

SPSS Modeler 中读取数据格式

文本文件
Excel文件
CSV文件
Statistics 数据文件
ODBC 兼容的数据库
SAS 数据文件
用户输入文件

SPSS Modeler用户界面

主要优点如下：

操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型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，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
数据接口：能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。
模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。

具体实际操作如下：

可视化编程

节点 –一个图标代表在 SPSS Modeler 中进行的一个操作
工作流 –一系列连接在一起的节点
选项板 –包含一系列不同功能的图标

选项板

源节点 –用来将数据读入 SPSS Modeler 中
记录选项节点 –在记录上进行操作 –一条记录是一种“情形”或一“行”数据
字段选项节点 –在字段上进行操作 –一个字段是一个变量
图形节点 –在建模之前和之后用来可视化数据
建模节点代表有效建模算法
–注意：建模算法产生生成的模型

增加一个节点

在选项板上双击节点，自动放置节点到数据流区域注意：它会自动地连接到“中心”节点
将节点从选项板拖放到数据流区域中
在选项板上点击一个节点，然后在数据流区域中点击一下
当节点在选项板中被选中后，会变成淡蓝色

连接节点

删除节点之间的连接

关于连接节点：源节点

关于连接节点：终端节点

注释流和节点

小结

在本文中我们简单介绍了数据分析其中一点SPSS，每天一点小知识，一天一个小技能。
还有关于更多SPSS的知识，比如处理缺失数据的建议，数据审核，SPSS数据文件的结构等详细解析，在PDF源文件都有，可领取资料全文下载。

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