在大數據時代，數據分析有多重要？對企業來說，面對大數據“洪流”，要想從中提取有效信息，“如同從打開的高壓水管中喝水一樣困難”。

機器學習準確率也與數據的關係

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大數據也包含以下四種分析方法

1. 大數據，小分析：即數據倉庫領域的OLAP分析思路，也就是多維分析思想。
2. 大數據，大分析：這個代表的就是數據挖掘與機器學習分析法。
3. 流式分析：這個主要指的是事件驅動架構。
4. 查詢分析：經典代表是NoSQL數據庫。

然而在大數據時代下，SPSS也是助推“數據分析”能力培養為關鍵之一。

SPSS是世界上最早的統計分析軟件。

SPSS Modeler 中讀取數據格式

• 文本文件
• Excel文件
• CSV文件
• Statistics 數據文件
• ODBC 兼容的數據庫
• SAS 數據文件
• 用戶輸入文件

SPSS Modeler用戶界面

主要優點如下：

• 操作簡便：界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過鼠標拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。
• 編程方便：具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要瞭解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種算法，即可得到需要的統計分析結果。對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。
• 功能強大：具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到複雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元迴歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性迴歸、Logistic迴歸等。
• 數據接口：能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數據文件，Excel的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt及html格式的文件。
• 模塊組合：SPSS for Windows軟件分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。
• 針對性強：SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞於SPSS。

具體實際操作如下：

可視化編程

• 節點 –一個圖標代表在 SPSS Modeler 中進行的一個操作
• 工作流 –一系列連接在一起的節點
• 選項板 –包含一系列不同功能的圖標

選項板

• 源節點 –用來將數據讀入 SPSS Modeler 中
• 記錄選項節點 –在記錄上進行操作 –一條記錄是一種“情形”或一“行”數據
• 字段選項節點 –在字段上進行操作 –一個字段是一個變量
• 圖形節點 –在建模之前和之後用來可視化數據
• 建模節點代表有效建模算法
• –注意：建模算法產生生成的模型

增加一個節點

• 在選項板上雙擊節點，自動放置節點到數據流區域注意：它會自動地連接到“中心”節點
• 將節點從選項板拖放到數據流區域中
• 在選項板上點擊一個節點，然後在數據流區域中點擊一下
• 當節點在選項板中被選中後，會變成淡藍色

連接節點

刪除節點之間的連接

關於連接節點：源節點

關於連接節點：終端節點

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註釋流和節點

小結

在本文中我們簡單介紹了數據分析其中一點SPSS，每天一點小知識，一天一個小技能。

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