SPSS是一款專業的統計分析軟件，軟件支持數據采集、處理、分析等一系列實用功能，可以幫助用戶對數據進行全面的評估和預測。SPSS的操作界面與Excel類似，如果有Excel操作經驗的用戶使用起來一定非常的得心應手，用戶可以通過它來輕松完成數據統計分析工作。KK下載站為您提供SPSS 中文破解版下載，軟件已完成漢化破解，可以免費激活使用，有需要的朋友趕緊下載使用吧！


 

SPSS統計分析軟件安裝教程

下載spss統計分析軟件，解壓壓縮包，雙擊.exe文件，根據向導操作，

如圖，選擇中間選項（站點許可證），進行下一步，

閱讀許可協議，選擇接受，進行下一步，

輸入用戶信息，進行下一步，

選擇語言，選擇簡體中文，進行下一步，

提示安裝相關軟件，隨便選擇，進行下一步，

選擇軟件安裝位置，進行下一步，

開始安裝軟件，耐心等待，

安裝成功，取消勾選【單擊注冊】，點擊確定。

打開IBM SPSS Statistics 21 許可證授權向導，將以下注冊碼進行復制粘貼：

QA3AW8U62Z4ZWTSPV44VXI65P59OLE547WHIQVZYWLARL9JEYQEGDUBLH8Z3ZCJAL3FLXMS98V95TSD

 

SPSS統計分析軟件使用說明

打開SPSS，進入主界面，然后點擊-文件-新建-數據，

執行完以上操作，會到如下數據視圖界面，我們可以看到在左下角數據視圖選項為黃色，為活動狀態，我們可以在長條紅框中可以看到，所有的變量并沒有進行命名，這樣直接輸入利用起來會很容易混亂，所以，我們需要進行變量的命名，點擊左下角紅框中的變量視圖。

切換到下面的頁面，我們就進行變量的編輯了，我們在第一列輸入變量，然后后面是自動生成的屬性，我們可以點擊進行修改，比如小數位數，可以修改為3，在每一行的行首，我們右鍵，可以進行復制或者清除操作，可以刪除或者批量復制變量，十分方便批量操作。

我們重新切換回數據視圖，我們可以看到新添加的變量都出現了，我們可以直接輸入我們的數據了，然后可以進行相應的處理操作。

 

SPSS統計分析軟件功能介紹

操作簡單。
其界面非常友好，除數據輸入、部分命令程序需要輸入鍵盤等少量輸入工作外，大多數操作都可以通過鼠標拖拽、點擊菜單、按鈕和對話框來完成。
易于編程。
具有四代語言的特點，告訴系統要做什么，不要告訴怎么做。了解統計分析的原理，不需要了解各種統計算法，就可以得到所需的統計分析結果。在一般的統計方法中，SPSS的命令句、子命令、選項的選擇大多是通過對話框來完成的。這樣，用戶就不需要花很多時間記憶大量的命令、過程和選項。
功能強大。
它具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報告、繪圖等功能。它有11種類型的136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，如數據探索分析、統計描述、列表分析、二維相關、秩序相關、偏差相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協調差分析、判別分析、因素分析、聚類分析、非線性回歸、回歸等。
數據接口。
可以閱讀多種格式的文件。比如*由dBASE、FoxBASE、FoxPRO生成的*。dbf文件，由文本編輯器軟件生成的ASCII數據文件，Excel的*。xls文件等。可以轉換成SPSS數據文件進行分析。SPSS圖形可以轉換成7種圖形文件。結果可以以*.txt和html格式保存。txt。
組件組合。
軟件分為幾個功能模塊，用戶可以根據自己的分析需求和實際配置靈活選擇。
有針對性。
SPSS適合初學者、熟練者、熟練者。而且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，更喜歡SPSS。比如薛薇的《基于SPSS的數據分析》更適合初學者。有經驗或者熟練的人也喜歡SPSS，因為可以通過編程實現更強大的功能。

 

SPSS統計分析軟件軟件特色

1.綜合統計工具。
工作于綜合集成界面，運行描述統計，回歸分析，高級統計等。通過一個工具，您可以創建圖表、表格和決策樹，可以立即發布。
2、集成開源軟件。
使用R和Python對SPSSSyntax進行特定的擴展。使用我們擴展的中心提供的超過130個擴展，或者建立你自己的擴展，并與同行分享來創建個性化的解決方案。
3、統計分析比較方便。
通過簡單的拖拽界面，在多個數據源之間實現各種功能和工作。另外，靈活的部署選項可以讓你輕松購買和管理軟件。
4、資料的編制。
很容易識別無效值，查看缺失數據的模式，對變量分布進行匯總，使用為名義屬性設計的算法。
5、看看價格和購買。
建立更加可靠的模型，測試其穩定性，并可靠地估計人口參數的標準誤差和置信區間。
6、高級統計資料。
對數據進行唯一特征分析，描述自變量與因變量之間的關系，并分析事件歷史和周期數據。
7、回歸。
它包括多種類型的預測結果，建立非線性關系模型，從許多可能中尋找最優預測變量。
8、定制表格。
總結相關數據，展示產品就緒狀態分析結果，展示質量。你也可以向Microsoft®Office應用程序導出結果。
9、值丟失。
核對數據，找出丟失的數據模式，再用統計算法估計匯總統計，并插入缺失值。
10、分類。
利用雙標圖、三標圖、知覺圖等方法直觀地呈現和探究復雜的分類、數字和高維數據。
11、復雜樣品。
在復雜樣本設計中，將樣本設計融入到調查分析中，計算統計信息和標準誤差。
12、聯合分析。
建立在不同特征基礎上的消費者決策過程和價值模型，從而更精確地理解消費者的偏好、折衷標準和價格敏感性。
13、準確的檢測。
在數據庫中分析偶然事件，或者使用更準確的少量樣本。精確的30多個測試有助于分析導致傳統測試失敗的數據。
14、預言。
不管有多少數據集或者有多少變量，都可以快速可靠地預測未來的狀態，同時有效地更新和管理預測模型。
15.決策樹。
建立分類和決策樹，以幫助你更好地識別群體，發現不同群體之間的關系，預測未來的事件。
16、直接營銷。
實施最近購買時間、購買頻率和總采購金額(RFM)、集群分析、潛在客戶信息分析、郵政編碼分析、傾向評分和控制包測試。
17、神經網絡
研究數據中細微或隱含的模式，找出數據中更復雜的關系，進而產生更好的預測模型。