1. spss数据分析与数据挖掘
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。
2. 基于spss的数据分析案例
Spss，只是人文社科类的数据统计软件，而在论文或者报告当中，需要重新组合和呈现sps当中所出现的数据，一般我们用三线格来呈现
3. 用spss数据挖掘过程图
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为 IBM公司推出的一系列用于 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的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
4. 利用spss进行数据收集和整理
在分析之前我们首先要懂得SPSS的分析原理。 学过高数的基本都知道假设检验的原理，SPSS软件的基本原理就是假设检验，即先假设H0：A对B没有影响条件成立，分析得出的结果P（sig.）<0.001/0.01/0.05，则假设不成立，即A对B具有显著性影响。 用SPSS分析的问卷必须是李克特五级量表或七级量表，生手建议设计五级单因素的量表。 问卷数据收集完成后，首先要剔除无效问卷（所有问题答案全选一种选项的或存在矛盾的答案等问卷），保证数据的准确性。
分析步骤如下： 打开SPSS软件，在变量视图界面内输入问题及设置值，一般设置值为1非常不同意，2不同意，3不一定，4同意，5非常同意。 同理输完一篇问卷即可
5. spss探索过程分析
1、一般所给样本数据，均以横向排列，SPSS 软件则是要求纵向数据排列，所以可以直接粘贴原横向排列数据，在excel快速转置成纵向数据，避免手动数据输入的繁琐与错误。
2、复制excel纵向数据，粘贴到SPSS软件数据输入区的第一列，另外，可以在“变量视图”项中双击对数据格式进行更改。
3、设置好数据后，在工具栏中依次选择“分析”—“描述统计”—“探索”项。调出探索对话框。
4、然后，将区间估计的数值，选择到“因变量列表“（本例：重量）中，再点击“统计量”按钮，调出“探索：统计量”对话框，再勾选“描述性”项，设置置信区间。
5、最后，依次点击“继续”—“确定”按钮，即可得结果。
6. spss进行数据探索
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，因子分析用于探索定量数据可以浓缩为几个方面(因子)，每个方面(因子)和题项对应关系。因子分析步骤：
1、选择进阶方法>>因子
2、设置输出维度（因子）个数
3、点击开始分析
因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。
第一步:判断是否进行因子分析,判断标准为KMO值大于0.6;
第二步:因子与题项对应关系判断。如因子与题项对应关系与预期严重不符则可考虑对题项进行删除
第三步：在第二步删除掉不合理题项后,并且确认因子与题项对应关系良好后,则可结合因子与题项对应关系,对因子进行命名。
7. 用spss对数据进行分析的基本流程
基本相关分析的话，数据导入spss，在保证已经清洗好数据之后，在工具栏里面选择“分析”，然后选择“相关”，然后“双变量”，选择两个自己想要分析的变量相关系数选择“pearson”，可以在界面中再选自己想要先是的量，之后确定就可以了。这就是最基本的相关分析。
8. spss数据挖掘案例教程
1、打开软件，设置数据格式，四格表卡方检验固定数据为4行3列，前两列分别表示行与列，最后一列表示每一种出现的频数。
2、在分析前，要对数据进行指定频数变量，点击Data，依次找到Weight cases。
3、弹出对话框，选择Weight cases，把频数变量f送入右边的框中，点击OK。
4、卡方检验，点击Analyze，依次找到Descriptive Statistics-Crosstabs。
5、弹出对话框中，分别把r和c送入对应的行和列的框中，并点击Statistics，弹出框中选择Chi-square。
6、再点击Cell，弹出对话框中，选择Expected和Row。
7、最后点击OK，弹出卡方分析的结果。
扩展资料：
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列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的总称，有Windows和Mac OS X等版本。