使用spss+modeler还需要使用Mysql和spss吗

使用SPSS Modeler进行数据挖掘和分析时，通常需要使用数据库（如MySQL）来存储和管理数据。SPSS Modeler支持从多种数据源中提取数据，包括数据库、Excel、文本文件等等。如果您的数据已经存储在MySQL数据库中，那么您可以直接从SPSS Modeler中连接到该数据库，并使用SQL查询来提取和处理数据。

另外，SPSS Modeler也可以与SPSS Statistics软件进行集成，以便进行统计分析和建模。如果您需要进行更复杂的数据分析和建模，那么使用SPSS Statistics可能会更加方便和有效。但是，如果您只需要进行简单的数据挖掘和分析，那么使用SPSS Modeler就足够了，不需要额外使用SPSS Statistics。

综上所述，使用SPSS Modeler进行数据挖掘和分析时，通常需要使用数据库来存储和管理数据，但是否需要使用SPSS Statistics则取决于您的具体需求。

“统计产品与服务解决方案”软件。

SPSS是世界上最早的统计分析软件，SPSS非常全面地涵盖了数据分析的整个过程，并提供完整的数据分析过程，例如数据采集，数据管理和准备，数据分析以及结果报告。它特别适合设计调查项目，对数据进行统计分析以及在研究报告中制作相关图表。

*** 作简便

界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数 *** 作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

编程方便

具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。

对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的 *** 作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

SPSSStatistics包含许多使数据准备变得非常简单的技术。它可以同时打开多个数据集，便于在研究过程中对不同数据库进行比较分析和数据库转换处理。

我们使用spss20。0汉化版的软件，将其打开，进入之后，在最上角，找到“数据”字样的图标，点击进入其中。2执行“数据-正交设计-生成”，这个时候，我们会进入正交设计的界面（如果对汉化版感觉不习惯的，可以用英文版，按照的位置，进入）3下面，我们以L9(34)正交表为例，注意：（9是下脚标，4是上角标，经验里弄不起来，所以小编就不弄了，写论文的时候一定得注意），弄好之后，我们需要给我们的各个因素进行命名。

4命名时候第一行最好用字母表示，如果想要代表其实际含义的话，在第二行标签上赋予即可，在点击添加。以此类推，将4个因素给添加上去。5添加好各个因素之后，需要对其水平进行定义，点击选中一个因素，在点击下角的定义值，之后，我们进入d窗。

6在d窗上面，我们在第一行的空格上面输入我们的编号，然后再第二行输入其标签，也就是该水平的具体数值。

7定义完成之后，在“在创建新数据库“上面为该文件进行命名，然后再在将”随机数初始值“前面的方框打勾，之后输入你设定得数字（这个数字需要记住，一遍以后论文查询时提供）8设置好之后，点击确定，正交设计表生成，在输入结果，就能进行方差分析了

（一） 数据准备

FAQ：这里为什么用数据准备而不用数据采集？

数据采集是一个非常繁杂漫长的过程，数据采集来源、采集频率、采集人员安排等等这些足够写一篇文章，同时这里所要谈的这个过程是从数据开始说起的，至于这些数据如何而来，这里不作讨论。

数据准备过程主要包括两部分内容：SPSS数据文件的建立和变量编辑。在SPSS数据文件建立之前，我们需要分析的数据可能以各种各样的形态存在，可能需要手动录入（小批量的数据，但通常数据的录入不在SPSS中直接进行），也可能是以其他格式形态存在，例如：xls/xlsx/xlsm格式，txt文本格式或CSV格式，SPSS支持多种数据格式文件的导入。

除此之外，SPSS还可以直接从数据库中导入数据，利用数据库导入方式导入数据。这里需要注意的是，SPSS每执行一条指令，都会重新读取所需的数据，如果你所取的数据是利用SQL语句从远程数据库中调用的数据文件，那么将会非常耗时，此时的小技巧是利用好Cache data功能，建立活动的数据缓存区，那样SPSS的运算速度会提升很多。

SPSS数据文件成功建立后，接下来的准备工作则是对变量属性进行适当的调整和完善。例如你从公司的网站后台提取销售数据，后台数据库为了记录方便通常是将各种渠道销售数据用数字代码表示，而将这些数据成功的建成SPSS数据文件后，此时你需要对渠道代码进行编码说明，对缺失值进行标记等等。

（二） 数据清洗

此过程主要为下一步数据分析做进一步的准备，最终将数据清洗为满足分析需求的具体数据集。期间主要内容包括：

1)数据集的预先分析：对数据进行必要的分析，如数据分组、排序、分布图、平均数、标准差描述等，以掌握数据的基本特点和基本情况，保证后续工作的有效性，也为确定应采用的统计检验方法提供依据

2) 相关变量缺失值的查补检查

3)分析前相关的校正和转换工作，如根据销售额对观测值进行分类，形成新的分类变量，从对应的身份z信息中提取出地区、年龄、性别等新的变量信息等

4)观测值的抽样筛选，如抽取销售额大于10万的产品等

5)其他数据清洗工作

Tips:期间注意规划好清洗步骤和数据备份工作。

（三） 数据分析

此阶段主要根据需求，选择合适的统计方法进行统计分析和数据图表的制作，这里选择合适的方法是关键，相关 *** 作SPSS软件已经标准流程化，我们只需要选择合适的参数进行相关 *** 作即可。下表是根据自变量与因变量数目对各种统计方法的一个归类：

除了上述方法外，SPSS 170以上的版本还提供了一个直销模块,这部分内容是对市场营销活动中的用的比较多的模型的整理浓缩，本贴暂时不对数据分析的相关内容做深入详细的介绍，以后将针对案例对这部分内容进行详细叙述。

（四） 数据展现

常常听到有人抱怨SPSS输出的图表太丑，修改编辑起来太麻烦，真的是这样吗？其实SPSS软件有提供很多的图表供大家选择，太多的时候，我们所使用的只是其中的一种而已。除此之外，SPSS也提供自己定义图表模版功能供我们自由 *** 作。

SPSS的菜单 *** 作通常会输出很多多余的结果，对这些结果进行有针对性的挑选和组合才是工作的重点，而不是一味的将所有分析结果一股脑的全搬到报告中去，在写报告前对这些结果进行合理的简化和整合是必须的，与此同时，相应的结果解释（探讨是否接受或拒绝研究假设，解释结果形成的原因）以及相关含义衍生都在此部分完成。例如，我们进行方差分析时，SPSS可能直接输出如下图的结果，但我们展现结果的时候并不需要这么多看起来让人眼花的数据结果，只需要从下表中提取出需要的那部分即可。

注：这里举这个示例只是表达一种方法，对于模型的结果完整性并未作太多的考究

从上表三因素方差分析表可知，整体模型达显著水平。其中Day和Round的主效应达到显著水平，但Gender的主效应未达到显著水平。除此之外，此模型还未考虑三者之间的交互效应……（结合其他图表的结果作深一步的分析说明，并结合业务情况对结果进行分析说明）。

用重复测量的方差分析。血压和年龄关系表在spss中建立数据库，用重复测量的方差分析，每个病人的数据占一行，然后你按重复测量的方差分析的步骤就可以了。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。

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