SPSS23一款在数据分析领域极具影响力的通用数据分析平台和综合性统计分析工具，凭借自身强大的功能和独特的优势，在全球范围内得到了广泛应用。从功能上看，它几乎涵盖了数据分析的各个关键环节。在数据录入方面，SPSS 提供了直观且便捷的数据录入界面，用户可以轻松地将各种格式的数据导入其中，无论是简单的数值型数据，还是复杂的文本、日期等类型的数据，都能快速准确地完成录入。同时，软件还具备数据校验功能，能够及时发现并提示录入过程中可能出现的错误，确保数据的准确性。资料编辑功能也十分出色，用户可以对已录入的数据进行灵活的编辑操作。比如对数据进行修改、删除、插入等基本操作，还能根据实际需求对数据进行重新编码、转换等高级处理。通过这些编辑功能，用户可以将原始数据整理成更适合分析的格式。

　　数据管理是 SPSS 的一大核心功能。它支持对大量数据进行有效的组织和管理，用户可以方便地对数据进行分组、排序、筛选等操作，快速定位到自己需要的数据子集。此外，SPSS 还能对数据进行存储和备份，保障数据的安全性和完整性。而统计分析功能更是 SPSS 的强项。它内置了丰富的统计分析方法，涵盖了描述性统计、相关性分析、回归分析、因子分析、聚类分析等多种常见的统计分析技术。无论是社会科学领域的问卷调查数据分析，还是医学研究中的临床数据统计，亦或是市场调研中的消费者行为分析等，SPSS 都能凭借其强大的统计分析功能，为用户提供准确、可靠的分析结果。SPSS 之所以能闻名全世界，简单实用是其关键因素。软件的操作界面简洁明了，即使是没有深厚统计学背景的用户，也能通过简单的学习快速上手。其操作流程遵循人们的思维习惯，用户只需按照提示逐步选择相应的功能和参数，就能轻松完成复杂的数据分析任务。

【功能特点】

　　（一）SPSS的数据编辑功能

　　在SPSS的数据编辑器窗口中，不仅可以对打开的数据文件进行增加、删除、复制、剪切和粘贴等常规操作，还可以对数据文件中的数据进行排序、转置、拆分、聚合、加权等操作，对多个数据文件可以根据变量或个案进行合并。可以根据需要把将要分析的变量集中到一个集合中，打开时只要指定打开该集合即可，而不必打开整个数据文件。

　　（二）表格的生成和编辑

　　利用SPSS可以生成数十种风格的表格，根据功能又可有一般表、多响应表和频数表等。利用专门的编辑窗口或直接在查看器中可以编辑所生成的表格。在SPSS的高版本中，统计成果多被归纳为表格和（或）图形的形式。

　　（三）图形的生成和编辑

　　利用SPSS可以生成数十种基本图和交互图。其中基本图包括条形图、线图、面积图、饼图、高低图、帕累托图、控制图、箱图、误差条图、散点图、直方图、P-P概率图、Q-Q概率图、序列图和时间序列图等，有的基本图中又可进一步细分。交互图比基本图更漂亮，可有不同风格的二维、三维图。交互图包括条形交互图、点形交互图、线形交互图、带形交互图、饼形交互图、箱形交互图、误差条形交互图、直方交互图和散点交互图等。图形生成以后，可以进行编辑。

　　（四）与其他软件的联接

　　SPSS能打开Excel、DaBase、Foxbase、Lotus 1-2-3、Access、文本编辑器等生成的数据文件。SPSS生成的图形可以保存为多种图形格式。

　　现在的SPSS软件支持OLE技术和ActiveX技术，使生成的表格或交互图对象可以与其他同样支持该技术的软件进行自动嵌入与链接。SPSS还有内置的VBA客户语言，可以通过Visual Basic编程来控制SPSS。

　　（五）SPSS的统计功能

　　SPSS的统计功能是SPSS的核心部分，利用该软件，几乎可以完成所有的数理统计任务。具体来说，SPSS的基本统计功能包括：

　　样本数据的描述和预处理

　　假设检验（包括参数检验、非参数检验及其他检验）

　　方差分析（包括一般的方差分析和多元方差分析）

　　列联表

　　相关分析

　　回归分析

　　对数线性分析

　　聚类分析

　　判别分析

　　因子分析

　　对应分析

　　时间序列分析

　　生灭分析

　　可靠性分析

【最新特性】

　　1、地理空间关联规则

　　通过使用地理空间关联规则，可以根据空间属性和非空间属性在数据中查找模式。例如，可以通过位置属性和人口统计信息属性识别罪案数据中的模式。根据这些模式，您可以构建规则，以预测有可能发生特定类型罪案的地点。

　　此过程可以在“基本统计信息”选项中获得。

　　2、空间时间预测

　　空间时间预测使用包含位置数据、预测输入字段（预测变量）、时间字段和目标字段的数据。每个位置在数据中都有许多行，这些行表示每个预测变量在每个位置于每个时间间隔的值。

　　此过程可以在“基本统计信息”选项中获得。

　　3、时间因果模型

　　时间因果建模尝试发现时间序列数据中的关键因果关系。在时间因果建模中，您指定一组目标序列以及这些目标的候选输入集。这样，过程将为每个目标构建一个自回归时间序列模型，并且仅包括那些与目标具有因果关系的输入。此方法不同于传统时间序列建模，在传统时间序列建模中，您必须为目标序列显式指定预测变量。由于时间因果建模通常涉及为多个相关的时间序列构建模型，因此结果称为模型系统。

　　在“预测”选项中提供了时间因果建模。

　　4、批量装入数据库中

　　将数据导出至数据库时，批量装入会将数据成批提交到数据库，而不是一次提交一条记录。此操作可以使操作速度更快，对于大型数据文件尤其如此。

　　5、可编程性增强功能

　　•现在，您可以从任何外部 R 进程运行使用 R Integration Package for IBM® SPSS® Statistics 中的函数的 R 程序，例如 R IDE 或 R 解释器。还可以从 R 运行 SPSS Statistics 命令语法。

　　•通过 Python 或 R 实现的扩展命令现在支持在变量列表中使用 TO 和 ALL 关键字。

　　•IBM SPSS Statistics - Essentials for R 和 IBM SPSS Statistics - Essentials for Python 现在包含更多扩展命令以及关联的定制对话框。另外，可以通过在语法编辑器中按F1键来访问随 Essentials for R 和 Essentials for Python 一起安装的所有扩展命令的帮助。