学习数据分析为什么要选择用SPSS来做统计软件
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2020-02-13
为什么要使用SPSS软件？
SPSS®软件平台提供高级统计分析，庞大的机器学习算法库，文本分析，开源可扩展性，与大数据的集成以及在应用程序中的无缝部署。
在我们平时在进行数据分析工作中对它的易用性，灵活性和可伸缩性使SPSS可供所有技能水平的用户使用。而且，它适用于各种规模和复杂程度的项目，并且可以帮助您和您的组织找到新的机会，提高效率并程度地降低风险。
在SPSS软件产品系列中，SPSS Statistics支持对数据进行自顶向下的假设测试方法，而SPSS Modeler通过自底向上的假设生成方法公开隐藏在数据中的模式和模型。
SPSS产品的组成部分
SPSS Statistics、SPSS Modeler、SPSS Amos三部分组成，SPSS Statistics和Modeler都使用户能够构建预测模型并执行其他分析任务。这两个应用程序的构建都是为了帮助业务用户执行复杂的统计分析，以快速有效地解决业务和研究问题。
SPSS Statistics致力于解决整个分析过程，从访问整个数据文件格式的数据以及通过ODBC访问数据开始，并支持整个大数据的管理和处理功能，然后进行数据分析，总结数据分析后形成报告和部署。它使用高级的统计程序帮助数据分析师快速了解大型和复杂的大数据集合，从而确保高精度以推动对数据分析质量决策。
SPSS Statistics在CPDA数据分析中具有易于使用的图形用户界面，同时还支持强大的语法语言。它还允许您集成R / Python语言扩展或者您在数据分析时自己编写代码。
SPSS Modeler是一种可视化的拖放工具，可提高CPDA数据分析师在进行数据分析时的工作效率，从而缩短数据分析过程的时间。它有利于CPDA数据分析师能够整合整个组织中分散的数据源中的所有类型的数据集，并建立预测模型-在使用SPSS时不用编写代码。SPSS Modeler还提供了很多种机器学习技术-包括分类，分段和关联算法，包括利用Python和Spark的即用型算法。CPDA数据分析师现在可以使用R和Python等语言来扩展建模功能。
为了方便数据分析师的使用SPSS Statistics支持对数据进行更自上而下的假设检验方法，而SPSS Modeler允许使用自底向上的假设生成方法来隐藏数据中隐藏的模式和模型。
SPSS Statistics一般应用场景
CPDA数据分析师在分析过程中需要描述性和预测性分析。
对于大数据已经收集并且用于非分析目的。
数据分析师需要定期编写相关分析报告。
SPSS Statistics非常适合数据分析师创建分析驱动的报表以及将作业保存为SPSS语法的功能，因此可以将其应用于更新的数据。
数据分析师需要测试大数据的统计意义，因为它们是数据分析师通过平面的文件收集，还是来自单一来源的大数据。
SPSS Modeler一般应用场景
CPDA数据分析师是否需要开发能够产生运营决策结果的模型。
数据分析时需要合并采集来自许多来源或数据库表的数据。
数据分析师在分析/查询数据主要是临时性的。
在CPDA数据分析师在编写报告与传统报告相比，Modeler更常用于“模式检测”类型问题。
初从客户数据库收集的数据和平面文件，这些数据初是由营销，计费或CRM应用程序数据分析师在收集分析时收集的大数据。
SPSS开源方面
SPSS Statistics与R和Python代码集成。CPDA数据分析师能够访问IBM Extension Hub上的100多个扩展，从而使用户能够利用以R，Python和SPSS语法编写的免费库。
SPSS Modeler扩展提供了持续改进，以与R和Python等开源产品配合使用。
SPSS在自动化处理方面的区别
SPSS Statistics通过SPSS语法自动执行常见任务。您还可以在Stats中使用Python和R，并创建使用这些语言的自定义对话框。
SPSS Modeler包括多种类型的编码和自动化支持，例如用于表达式操作和脚本的控制语言。