SPSS统计分析软件安装教程
下载spss统计分析软件，解压压缩包，双击.exe文件，根据向导操作，
如图，选择中间选项（站点许可证），进行下一步，
阅读许可协议，选择接受，进行下一步，
输入用户信息，进行下一步，
选择语言，选择简体中文，进行下一步，
提示安装相关软件，随便选择，进行下一步，
选择软件安装位置，进行下一步，
开始安装软件，耐心等待，
安装成功，取消勾选【单击注册】，点击确定。
打开IBM SPSS Statistics 21 许可证授权向导，将以下注册码进行复制粘贴：
QA3AW8U62Z4ZWTSPV44VXI65P59OLE547WHIQVZYWLARL9JEYQEGDUBLH8Z3ZCJAL3FLXMS98V95TSD
SPSS统计分析软件使用说明
打开SPSS，进入主界面，然后点击-文件-新建-数据，
执行完以上操作，会到如下数据视图界面，我们可以看到在左下角数据视图选项为黄色，为活动状态，我们可以在长条红框中可以看到，所有的变量并没有进行命名，这样直接输入利用起来会很容易混乱，所以，我们需要进行变量的命名，点击左下角红框中的变量视图。
切换到下面的页面，我们就进行变量的编辑了，我们在第一列输入变量，然后后面是自动生成的属性，我们可以点击进行修改，比如小数位数，可以修改为3，在每一行的行首，我们右键，可以进行复制或者清除操作，可以删除或者批量复制变量，十分方便批量操作。
我们重新切换回数据视图，我们可以看到新添加的变量都出现了，我们可以直接输入我们的数据了，然后可以进行相应的处理操作。
SPSS统计分析软件功能介绍
操作简单。
其界面非常友好，除数据输入、部分命令程序需要输入键盘等少量输入工作外，大多数操作都可以通过鼠标拖拽、点击菜单、按钮和对话框来完成。
易于编程。
具有四代语言的特点，告诉系统要做什么，不要告诉怎么做。了解统计分析的原理，不需要了解各种统计算法，就可以得到所需的统计分析结果。在一般的统计方法中，SPSS的命令句、子命令、选项的选择大多是通过对话框来完成的。这样，用户就不需要花很多时间记忆大量的命令、过程和选项。
功能强大。
它具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报告、绘图等功能。它有11种类型的136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，如数据探索分析、统计描述、列表分析、二维相关、秩序相关、偏差相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协调差分析、判别分析、因素分析、聚类分析、非线性回归、回归等。
数据接口。
可以阅读多种格式的文件。比如*由dBASE、FoxBASE、FoxPRO生成的*。dbf文件，由文本编辑器软件生成的ASCII数据文件，Excel的*。xls文件等。可以转换成SPSS数据文件进行分析。SPSS图形可以转换成7种图形文件。结果可以以*.txt和html格式保存。txt。
组件组合。
软件分为几个功能模块，用户可以根据自己的分析需求和实际配置灵活选择。
有针对性。
SPSS适合初学者、熟练者、熟练者。而且很多群体只需要掌握简单的操作分析，更喜欢SPSS。比如薛薇的《基于SPSS的数据分析》更适合初学者。有经验或者熟练的人也喜欢SPSS，因为可以通过编程实现更强大的功能。
SPSS统计分析软件软件特色
1.综合统计工具。工作于综合集成界面，运行描述统计，回归分析，高级统计等。通过一个工具，您可以创建图表、表格和决策树，可以立即发布。
2、集成开源软件。
使用R和Python对SPSSSyntax进行特定的扩展。使用我们扩展的中心提供的超过130个扩展，或者建立你自己的扩展，并与同行分享来创建个性化的解决方案。
3、统计分析比较方便。
通过简单的拖拽界面，在多个数据源之间实现各种功能和工作。另外，灵活的部署选项可以让你轻松购买和管理软件。
4、资料的编制。
很容易识别无效值，查看缺失数据的模式，对变量分布进行汇总，使用为名义属性设计的算法。
5、看看价格和购买。
建立更加可靠的模型，测试其稳定性，并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
6、高级统计资料。
对数据进行唯一特征分析，描述自变量与因变量之间的关系，并分析事件历史和周期数据。
7、回归。
它包括多种类型的预测结果，建立非线性关系模型，从许多可能中寻找最优预测变量。
8、定制表格。
总结相关数据，展示产品就绪状态分析结果，展示质量。你也可以向Microsoft®Office应用程序导出结果。
9、值丢失。
核对数据，找出丢失的数据模式，再用统计算法估计汇总统计，并插入缺失值。
10、分类。
利用双标图、三标图、知觉图等方法直观地呈现和探究复杂的分类、数字和高维数据。
11、复杂样品。
在复杂样本设计中，将样本设计融入到调查分析中，计算统计信息和标准误差。
12、联合分析。
建立在不同特征基础上的消费者决策过程和价值模型，从而更精确地理解消费者的偏好、折衷标准和价格敏感性。
13、准确的检测。
在数据库中分析偶然事件，或者使用更准确的少量样本。精确的30多个测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
14、预言。
不管有多少数据集或者有多少变量，都可以快速可靠地预测未来的状态，同时有效地更新和管理预测模型。
15.决策树。
建立分类和决策树，以帮助你更好地识别群体，发现不同群体之间的关系，预测未来的事件。
16、直接营销。
实施最近购买时间、购买频率和总采购金额(RFM)、集群分析、潜在客户信息分析、邮政编码分析、倾向评分和控制包测试。
17、神经网络
研究数据中细微或隐含的模式，找出数据中更复杂的关系，进而产生更好的预测模型。