spss是什么怎么读？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-10-14 05:25 标签： spss是什么

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展开全部spss是统计产品与服务解决方案软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”。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。SPSS的特点SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用。能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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展开全部SPSS是公认的最优秀的统计分析软件之一， 它是一款在市场研究、医学统计、政府和企业的数据中应用最为广泛的统计分析工具。SPSS是由美国斯坦福大学三位研究生于1968年一起开发的一个统计软件包，SPSS是该软件英文名称的首字母缩写，最初软件全称为“社会科学统计软件包”( Solutions Statistical Package for the Social Sciences)。spss的特点SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
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在很多情况下，我们需要使用Python调用SPSS软件产生的数据，下面通过示例进行来讲解。首先需要将本书提供的数据文件放在安装spyder-py3的默认路径位置（C:/Users/Administrator/.spyder-py3/，注意大家的具体安装路径可能与此不同），并从相应位置进行读取，然后输入以下代码并逐行运行：pip install--upgrade pyreadstat # 读取SPSS格式数据需要安装pyreadstatimport Pandas as pd # 导入Pandas模块并简称为pddata=pd.read_spss('C:/Users/Administrator/.spyder-py3/数据7.1.sav') # 从设置路径中读取数据7.1文件，数据7.1文件为SPSS文件的.sav格式注意，因用户的具体安装路径不同，代码会有所差异。成功载入后，可在Spyder的变量管理器界面找到载入的data数据文件（见图2.11），再双击文件名以打开该数据文件，如图2.12所示。图2.11
在Spyder的变量管理器界面找到载入的data数据文件图2.12
data数据文件展示（9）以上内容节选自《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）一书“2.7.3
读取SPSS数据”。Python、机器学习听起来很难，能学会吗？--推荐一本避雷避坑、已经被亲测可行的网红书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）。这本书内容非常详实，包含了Python学习和机器学习算法原理，相当于一次获得了两本书，同时详解Python学习和机器学习算法的问题。在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释（这一点基本上是大多数书目做不到的）。《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社）《Python机器学习原理与算法实现》一书创作完成后，在正式出版之前，已经开发成一套系统课程，分9次授课，在某全国性股份制商业银行内部开展了培训，490人根据行内组织统一学习，授课完成后放在知鸟平台供回放学习，9次课程累计回放量近3万次，得到参训学员的一致好评，广泛应用于各位学员的工作实践。（所以，几乎没有太大难度，只要用心学，都没问题哦）《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社）这本书在机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂，较少涉及数学推导，对数学基础要求相对不高，在python代码方面讲的很细致，看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。随书赠送的学习资料也很多，包括全部的源代码、PPT、思维导图，还有12小时的讲解视频，每一章后面还有练习题及参考答案，还有学习群，相对于只看网络上的视频，一方面更加系统、高效，另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社）本书特色通过“入门—进阶—应用”循序渐进的方式讲解Python。前两章分别讲解Python入门知识和Python进阶知识，使大家能够基本掌握Python的基础知识与进阶应用，后续章节在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释，使读者能够真正理解各种代码的含义，从而可以灵活运用于自身的科研或应用研究。通过“复杂算法模型简单化、抽样理论概念具象化”深入浅出的方式讲解机器学习。本书尽可能用图像化、案例化的方式剖析各种算法的基本原理、适用条件，使读者真的能够看得明白、学得进去，避免在复杂的数学公式推导面前耗尽了所有的学习热情，苦技能虽好却不能为己所用。同时也做到了不失专业深度，使读者真正能够掌握各种算法的精髓，能根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。实现了Python与机器学习应用的深度融合。本书以学以致用为桥梁实现了Python与机器学习之间的高效联动协同，使读者通过本书的学习能够同时掌握Python语言、机器学习这两大专业利器，达到“一箭双雕”的学习效果，有效提升自己的科研与应用水平。《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠、张甜著，2023年2月，清华大学出版社）创作不易，恳请各位朋友多多点赞支持，真诚感谢！

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