ibm spss_spss如何导入数据_保证正版

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Good news:  Your version 27 software authorization code(s) will work with the new version and will be automatically applied when you install it on a machine that currently has version 27.

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**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。
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，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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1、SPSS软件操作与应用培训（高清版） 
2、SPSS Statistics应用培训课程（高清版） 
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分位数回归
对一组预测变量（自变量）与目标变量（因变量）的特定百分位数（即“分位数”，通常是中位数）之间的关系建模。有关更多信息，请参阅分位数回归。
分位数回归并不会假设目标变量的分布，它趋向于抑制偏离观测值的影响，并广泛用于生态、和金融经济等行业的研究。
ROC 分析
通过绘制分类检验的敏感度与 (1 减特)，评估模型预测的准确性（因为阈值随诊断检验结果的整个范围而变化）。ROC 分析支持有关单个 AUC、度与反馈 (PR) 曲线的推论，并提供选项以供比较从立组或成对主体生成的两个 ROC 曲线。有关更多信息，请参阅ROC 分析。

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可以使用 SET 命令，在活动数据文件中发生数量的更改之后自动创建数据高速缓存。缺省情况下，在活动数据文件发生 20 个更改之后，会自动高速缓存该活动数据文件。
从菜单中选择：
文件 > 新建 > 语法
在语法窗口中键入 SET CACHE n（其中 n 表示数据文件高速缓冲前活动数据文件中更改的数量）。
从语法窗口中的菜单选择：
运行 > 全部
注：高速缓存设置并不是在各个会话之间持续存在。每次启动新会话时，该值均重置为缺省值 20。
分布式分析模式允许您使用本地（或桌面）计算机以外的计算机以进行内存密集型工作。由于用于分布式分析的远程服务器通常比本地计算机性能更强，速度更快，因此使用分布式分析模式可以显著地缩短计算机处理时间。如果工作涉及到以下内容，则通过远程服务器进行分布式分析可能会有用：
大型数据文件，尤其是从数据库源中读取的数据。
内存密集型任务。任何在本地分析模式下耗时很长的任务均是适合于进行分布式分析的对象。
分布式分析仅影响与数据相关的任务，例如读取数据、转换数据、计算新变量和计算统计。分布式分析对与编辑输出相关的任务没有影响，例如操作表或修改图表。
注：只有在既有该软件的本地版本，又能访问安装在远程服务器上的该软件的许可服务器版本的情况下，才能使用分布式分析。
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标，我们会为此目标而不懈努力。
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