SPSS分析方法是论文中进行数据分析的常用方法。这种方法在学术研究以及实践中应用很广泛，但很少会有学生去专门学习。也就是说，大部分人使用SPSS分析法都是现学现用，其中的难度可想而知。下面就给大家介绍几种常用的SPSS分析方法，帮助大家选择有效的方法，提升论文写作效率。

SPSS是社会统计科学软件包的简称， 其全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包初由SPSS Inc.于1968年推出，于2009年被IBM收购，主要运用于各领域数据的管理和统计分析。作为世界社会科学数据分析的标准，SPSS操作操作界面极其友好，结果输出界面也很美观，同时还配备十分详细的用户手册。核心功能包括：

1、数据编辑功能

可以通过SPSS的数据编辑功能，对数据进行“增删改”等处理，还可以根据需要对数据进行拆分、加权、排序、聚合等处理。

2、可视化功能

SPSS有很强大的绘图功能，可以根据模型自动输出描述性分析的统计图，反映不同变量间的内在关系；同时还可以由用户自定义统计图的基本属性，使数据分析报告更加美观。其中，基本图包括条形图、扇形图、饼图、柱状图、箱线图、直方图、P-P图、Q-Q图等。而它的交互图更加美观，包括条形交互图、带状交互图、箱形交互图、散点交互图等不同风格的2D及3D图。

3、表格编辑功能

用户可以使用SPSS绘制不同风格的表格，同时表格可以在查看器中编辑，也可以在专门的编辑窗口编辑。

4、连接其他软件

SPSS可以打开多种类型的数据文件， 其中包括Excel、Access、DaBase、文本编辑器、Lotus1-2-3等等，同时用户还可以将图片保存为不同的图片格式。

5、统计功能

数据分析师认为SPSS统计功能是进行数据分析要重点掌握的模块，通过此功能可以完成绝大部分数理统计模型分析，其中包括：回归分析、列联表分析、聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、时间序列分析、判别分析等。

首先，要了解数据分析的一般流程是什么？

数据分析师将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程：

1、数据获取

外部数据主要有三种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如统计局；一种是通过爬虫等工具获取网站上的数据。还有一种是通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口，可以便捷地从数据库中读取数据。

2、数据存储

对于数据量不大的项目，可以使用Excel来处理数据，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更便捷。SPSS也有自己的用作数据储存的数据格式，SAV文件。用户可以将经过SPSS处理的数据保存为SAV格式，同时也可以非常方便地将SAV文件转换为其他数据格式文件。

3、数据预处理

数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。

4、建模与分析 

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

常见的数据挖掘模型有：

5、可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。

其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握：

 以上就是通过对如何使用SPSS软件进行数据分析的介绍，希望对大家的论文写作有所帮助。