IBM SPSS Statistics 是结合了机器学习、统计、高级分析和编程技术的跨学科领域。它是认知时代的新型科学，旨在挖掘隐藏的洞察，将数据应用于工作之中。
SPSS 是**良好的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，2009年被 IBM 收购（即 IBM SPSS）。
IBM SPSS不同的版本包含不同的模块。
IBM Decision Trees模块功能包括：
Decision Trees 模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分。它可直接在PASW STATISTICS 内做分类区分，用Syntax 撰写或用XML 来储存设定。使用Classification Trees 还可建立决策树来确认分组并预测结果，利用直觉式的树形图，颜色分类图，和表格协助研究人员轻松确认和评估区隔。
IBM Direct Marketing模块功能包括：
Direct Marketing 主要用来处理市场直销中的一些分析需求。目前提供RFM 客户评分，客户分群，目标客户轮廓概括，客户响应评分，不同营销行为响应测量等模型。将直销中常用的分析定制为不同的模块，市场研究人员可藉由Direct Marketing 模块，以简单的方式进行简易直觉的分析，锁定高价值顾客，来进行各种营销分析。
科学软件网是一个以引进国外优秀科研软件，提供*软件服务的营业，由天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供优秀的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际**软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、视频课程（包含34款软件，64门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
不管您是需要购买单款软件，还是制定整个实验室的购买方案，都可以提供。
SPSS软件由IBM开发，科学软件网是SPSS的一级经销商，提供*的售前和售后服务。目前我们已有的SPSS视频教程有：
1、SPSS软件操作与应用培训（高清版）
2、SPSS Statistics高级应用培训课程（高清版）
3、SPSS软件操作及中高级应用（高清版）
4、AMOS结构方程模型高级应用课程（高清版）
5、SPSS Modeler数据挖掘方法及其应用培训(高清版)
MATRIX-END MATRIX 命令
可以使用长变量名称（限长 64 个字节）来命名矩阵或向量（例如，COMPUTE、CALL、PRINT、READ、WRITE、GET、SAVE、MGET、MSAVE、DIS**Y、RELEASE，等等）。
包括在向量或矩阵对象中的变量名称将截断为 8 个字节。这是因为，矩阵/向量结构是数值数组，每个数值只能与较长 8 个字节的字符串匹配。只有在明确*时，才支持长名称（较多 64 个字节）。
在 GET 和 SAVE 命令的 /VARIABLES 子命令上明确*时，以及在 SAVE 命令的 /STRINGS 子命令上*时，支持长变量名称。在 /NAMES 子命令中通过向量来引用 GET 和 SAVE 命令的变量名称时，这些名称将截断为 8 个字节。
GET、SAVE、MGET 或 MSAVE 语句同时支持数据集引用和*物理文件。
MATRIX-END MATRIX 现在支持以前仅受 COMPUTE 命令支持的统计函数（例如，IDF.CHISQ、CDF.NORMAL、NCDF.F，等等）。
GENLINMIXED 命令
新的协方差类型结构 ARH1 和 CSH - 随机效应。在 /RANDOM 子命令上，已添加 CSH 和 ARH1 选项（关键字 COVARIANCE_TYPE）。
新的协方差类型结构 ARH1 和 CSH - 重复效应。在 /DATA_STRUCTURE 子命令上，已添加 CSH 和 ARH1 选项（关键字 COVARIANCE_TYPE）。
Kenward - Roger 自由度方法。在 /BUILD_OPTIONS 子命令上，已添加 KENWARD_ROGER 选项（关键字 DF_METHOD）。
Kronecker 协方差类型。在 /DATA_STRUCTURE 子命令上，已添加 UN_AR1、UN_CS 和 UN_UN 选项（关键字 COVARIANCE_TYPE）。
新增的 KRONECKER_MEASURES 关键字。此关键字用来为 /DATA_STRUCTURE 子命令*一列变量。仅当 COVARIANCE_TYPE 是三种 Kronecker 类型之一时，才应使用此关键字。KRONECKER_MEASURES 的规则与 REPEATED_MEASURES 相同。这两个*项都生效时，它们可能有也可能没有公共字段，但不能完全相同（无论其顺序是否相同）。
SPSS 是**良好的统计分析与数据挖掘产品，全名：Statistical Product and Service Solutions 成立于 1968年，是世界上应用较广泛的专业统计和数据模型软件之一。2009年 IBM 全资收购了 SPSS 公司，正式更名为“IBM SPSS”，本文中所有提到的 SPSS 即为“IBM SPSS”。
IBM SPSS不同的版本包含不同的模块。
IBM SPSS Forecasting模块主要功能包括
Forecasting 是目前功能较强的时间序列分析工具，是分析历史资料、建立模型与预测未来事件的强有力的工具，能帮助研究人员做更好的预测。Forecasting 利用完备的时间序列提高预测能力，包括多重曲线拟合、平滑以及自回归方程估计。
IBM Categories模块主要功能包括:
Categories 是优秀的对应分析程序，用启发性的二维图和感知图让您清晰地看到数据中的关系，使您可以更完整和方便地分析数据。Categories 提供非线性主成分分析来描述数据，并用图标清楚地展示数据中的关系，展示并分享动态、交互的分析结果，让您从分类数据中得到更丰富的信息。
欲了解更多IBM SPSS模块信息，请上 科学软件网 查看。
科学软件网是一个以引进国外优秀科研软件，提供*软件服务的营业，由天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供优秀的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际**软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、视频课程（包含34款软件，64门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
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科学软件网提供SPSS软件的销售和培训服务已**10年有丰富的项目经验。
SPSS为企业提供人工智能转型核心动力，SPSS 是**良好的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案。（2009年被 IBM 收购，即 IBM SPSS）。IBM SPSS软件平台提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能。
要向现有数据库表添加新字段，请执行下列操作：
在用于向数据库表添加字段的数据集的“数据编辑器”窗口中，从菜单中选择：
文件 > 导出到数据库
选择数据库源。请参阅选择数据源主题以获取更多信息。
在导出到数据库向导的选择如何导出数据面板中，选择向现有表中添加新字段。
在选择表或视图面板中，选择数据库表。请参阅选择表主题以获取更多信息。
在将个案匹配到记录面板中，将一标识每个个案的变量与相应的数据库字段名称相匹配。请参阅将个案匹配到记录主题以获取更多信息。
将要作为新字段添加的变量拖放到值的源列。
有关字段名称和数据类型的信息，请参阅导出到数据库中关于根据 IBM® SPSS® Statistics 变量创建数据库字段的部分。
字段名称。 缺省字段名称与 IBM SPSS Statistics 变量名称相同。可以将字段名称更改为数据库格式允许的任何名称。例如，很多数据库允许字段名称中包含 变量名称中不允许的字符，包括空格。因此，类似于 CallWaiting 的 变量名称可以更改为字段名称 Call Waiting。
类型。导出向导基于标准 ODBC 数据类型或选定的数据库格式允许的与定义的 IBM SPSS Statistics 数据格式较匹配的数据类型进行**数据类型*，但是数据库可对在 IBM SPSS Statistics 中没有直接对应类型的类型进行区分。例如，IBM SPSS Statistics 中的很多数值都以双精度浮点值保存，而数据库数值类型包含浮点（双精度）、整数、实数等等。此外，很多数据库没有与 IBM SPSS Statistics 对应的时间格式类型。可以将数据类型更改为下拉列表中可用的任何类型。
作为一个通常的规则，变量的基本数据类型（字符串或数值）应与数据库字段的基本数据类型相匹配。如果出现了数据库无法解决的数据类型不匹配，则会出现错误结果，并且不会将任何数据导出到数据库中。例如，如果将 字符串变量导出到数值数据类型的数据库字段，则当字符串变量的任何值包含非数字字符时，结果将出错。
宽度。 可以对 string (char, varchar) 字段类型的已定义宽度进行更改。数字字段宽度由数据类型决定。
值标签。如果变量定义了变量标签，请导出值标签文本而不是值。针对未定义值标签的值，数据值将导出为文本字符串。此选项不适用于日期格式变量或未定义任何值标签的变量。
显示现有字段。选择此选项以显示现有字段的列表。不能使用导出到数据库向导中的此面板替换现有字段，但是了解表中已有的字段会有帮助。如果要替换现有字段中的值，请参阅替换现有字段中的值。
用户缺失值
将来自变量的数据导出到数据库字段时，有两个选项可用于处理用户缺失值：
导出为有效值。 用户缺失值当作常规的、有效的非缺失值处理。
将数值型的用户缺失值作为 Null 导出，并将字符串类型的用户缺失值作为空格导出。 数值型的用户缺失值被视为与系统缺失值相同。字符串类型的用户缺失值被转换为空格（字符串不能是系统缺失的）。
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