1. spss可以做数据挖掘吗为什么
首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。
首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。
当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。
当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。 然后给大家说一下关于统计的内容，统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
2. 为什么要用spss分析数据
SPSS软件是一款专业数据统计软件,受到各种社会学科的研究生、研究员的欢迎。SPSS主要干数据分析的。各专业的应用统计学的分析基本上都可以用这款软件。
3. 用spss做数据处理
进入SPSS，在Analyze菜单里，选择Descriptive Statistics过程中的Descriptives，然后把你要求的变量选择进去，在统计量选择中，选中平均数、中位数、众数、方差、偏度和峰度就可以了。当然，在这之前，要把数据输入到SAV数据文件中。
4. spss数据分析需要用到的数据
目前比较常用的22版、19版等。如果电脑配置较低，可以选择早期一点的版本比如19版、20版，当然越是新版的SPSS功能肯定越强大、界面更简洁，根据需要选择就好。
另外还有网页在线版本SPSS，即spssau，不用下载安装可以满足大部分spss的功能，如果是做常规的数据分析完全足够使用。
5. spss可以做数据挖掘吗为什么用不了
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘对象
1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。
3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘步骤
在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：
(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
(4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
(7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
6. spss可以做数据挖掘吗为什么不能做
SPSS 是全球领先的统计分析与数据挖掘产品，全名：Statistical Product and Service Solutions 成立于 1968年，是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一。目前，SPSS、SAS、Stata一齐被称为三大权威统计软件。
SPSS所具有的基本统计分析功能包括描述统计和行列计算，还包括在基本分析中最受欢迎的常见统计功能，如汇总、计数、交叉分析、分类比较、描述性统计、因子分析、回归分析及聚类分析等等。
7. spss数据分析与数据挖掘
spss用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
8. 利用spss进行数据分析首先要做的工作室
SPSS是Statistical Product and Service solutions（统计产品与服务解决方案）的简称，是成立于1975年的美国SPSS公司的软件产品，是专门为广大非统计专业人士设计提供的统计分析软件包。
SPSS高级认证考试大纲
SPSS体系结构
SPSS的体系结构
SPSS执行统计分析的多种方式方法
数据获取和整理
读取包括文本、Excel、dBase在内的各种数据源数据
对数据进行整理和变换
应用程序方式对复杂的数据结构进行整理，以便分析使用
统计表格功能
应用SPSS生成各种复杂的分析型报表，并对报表内容进行编辑和修改
统计图形功能
应用SPSS生成各种复杂的统计图形，并对图形内容进行编辑修改
统计分析功能
要求掌握以下统计方法，并应用SPSS进行相应的统计分析和结果解释
描述统计
均值比较
卡方检验
回归分析（包括Logistic回归）
因子分析（主成分分析）
聚类分析
判别分析
要求自己搜集数据，用spss软件统计分析。
9. spss自己做数据
不能。要使用Transform > Compute命令，在Numeric Expression栏中输入计算公式。
10. spss论文数据分析是干嘛的
恩，基本上问卷带出的数据都会用到SPSS软件，这个软件可以说就是为问卷调查服务的。