spss使用指南 ibm spss 正版软件

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文本向导可以读取多种格式的文本数据文件：
制表符分隔文件
空格分隔文件
逗号分隔文件
固定字段格式的文件
对于分隔的文件，也可以将其他字符*为值之间的分隔符，并且可以*多个分隔符。
编码
文件的编码影响读取字符数据的方式。Unicode 数据文件通常包含一个标识字符编码的字节顺序标记。一些应用程序创建不包含字节顺序标记的 Unicode 文件，代码页数据文件未包含任何编码标识。
Unicode (UTF-8)。以 Unicode UTF-8 编码读取文件。
Unicode (UTF-16)。按操作系统的字节顺序以 Unicode UTF-16 编码读取文件。
Unicode (UTF-16BE)。以 Unicode UTF-16 Big Endian 格式读取文件。
Unicode (UTF-16LE)。以 Unicode UTF-16 Little Endian 格式读取文件。
本地编码。以当前语言环境代码页字符编码读取文件。
如果文件包含 Unicode 字节顺序标记，那么将以该 Unicode 编码读取该文件，而无论您选择了哪种编码。如果文件未包含 Unicode 字节顺序标记，那么除非您选择了某种 Unicode 编码，否则缺省情况下假定编码为当前语言环境代码页字符编码。
要更改采样另一种代码页字符编码的数据文件的当前语言环境，请从菜单中选择“编辑”>“选项”，然后在“语言”选项卡上更改语言环境。

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企业使用 IBM SPSS Statistics 来了解数据，分析趋势，预测和计划验证假设并获得准确的结论。SPSS Modeler 是**良好的数据挖掘和预测性分析平台，支持从数据了解到部署的完整数据科学周期，具有一系列丰富的算法和功能，如文本分析、地理空间分析和优化。
可以采用 Stata 5–14 格式，也可以同时采用 Intercooled 和 SE 格式（V7 或更高版本）写入数据。
以 Stata 5 格式保存的数据文件可以由 Stata 4 读取。
变量标签的前 80 个字节保存为 Stata 变量标签。
对于 Stata R4 - R8，数字变量的值标签的前 80 个字节保存为 Stata 值标签。对于 Stata R9 或更高版本，保存数字变量的完整值标签。对于字符串变量、非整数值和**值大于 2,147,483,647 的数值，将去除值标签。
对于 V7 及更高版本，区分大小写形式的变量名称的前 32 个字节保存为 Stata 变量名称。对于早期版本，变量名称的前 8 个字节保存为 Stata 变量名称。字母、数字和下划线以外的任何字符都转换为下划线。
包含多字节字符（例如，日语或中文字符）的 IBM® SPSS® Statistics 变量名称将转换为一般单字节变量名称。这仅适用于 Stata 4-13 数据。IBM SPSS Statistics 可以将多字节变量名称保存到 Stata 14 数据（因为 Stata 14 数据采用 UTF-8 进行编码）。
对于 V5 - V6 和 Intercooled V7 及更高版本，保存字符串值的前 80 个字节。对于 Stata SE 7–12，保存字符串值的前 244 个字节。对于 Stata SE 13 或更高版本，无论长度是多少，都保存完整的字符串值。
对于 V5 - V6 和 Intercooled V7 及更高版本，仅保存前 2,047 个变量。对于 Stata SE 7 或更高版本，仅保存前 32,767 个变量。
Stata 14 支持 Unicode 数据。

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缺省情况下，比较数据集会在活动数据集中创建新字段，该字段可识别不匹配项并生成一个提供前 100 个不匹配项的详细信息表。您可以使用“输出”选项卡以更改输出选项。
在新字段标记不匹配项。 在活动数据集中创建识别不匹配项的新字段。
如果新字段值不同，其值为 1，如果所有值皆相同，则为 0。如果活动数据集中的个案（记录）不在其他数据集中，其值为 -1。
新字段的缺省名称为 CasesCompare。您可以*不同字段名称。名称必须符合字段（变量）命名规则。请参阅变量名称主题以获取更多信息。
将匹配的个案复制到新数据集。 创建新数据集，其中只包含活动数据集中与其他数据集的值匹配的个案（记录）。数据集名称必须符合字段（变量）命名规则。如果数据集已存在，将被覆盖。
将不匹配的个案复制到新数据集。 创建新数据集，其中只包含活动数据集中与其他数据集的值不同的个案。数据集名称必须符合字段（变量）命名规则。如果数据集已存在，将被覆盖。
限制逐案表格。 对于存在于活动数据集中，也存在于其他数据集，并在两个数据集中也有相同基本类型（数字或字符串）的个案（记录），逐案表格提供了每个个案不匹配值的详细信息。缺省情况下，该表限制为前 100 个不匹配项。您可以*不同值或取消选择（取消选中）此项以包括所有不匹配项。

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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）。
要将新记录（个案）追加到数据库表，请执行下列操作：
在用于向数据库表添加个案的数据集的“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，选择向现有表中追加新记录。
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。
将活动数据集中的变量与表字段匹配，方法是将变量拖放到值的源列。
导出到数据库向导将根据存储在活动数据集（如可用）中的原始数据库表和/或与字段名同名的变量名称的信息，自动选择与现有字段匹配的所有变量。此初始自动匹配功能的目的仅是提供一个指导，并不妨碍您更改变量与数据库字段匹配的方式。
向现有表中添加新字段时，将应用以下基本规则/限制：
活动数据集中的所有个案（或所有选定个案）都将添加到表中。如果这些个案中任何一个与数据库中的现有记录重复，则当遇到重复键值时，会发生错误。有关仅导出选定个案的信息，请参阅选择要导出的个案。
可以使用会话中创建的新变量的值作为现有字段的值，但是不能添加新字段或更改现有字段的名称。要向数据库表添加新字段，请参阅添加新字段。
对于任何排除的数据库字段或未匹配到变量的字段，数据库表中的新增记录将没有相应的值。（如果值的源单元格为空，则没有任何变量匹配到字段。）
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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