spss数据处理与分析教案-SPSSModeler数据分析.pdf

《SPSS Modeler 数据处理与分析》教程涵盖了数据处理与分析的基础操作，旨在帮助学习者理解和掌握使用SPSS Modeler进行数据操作的关键技能。教学目标包括理解数据流概念，掌握文件导入、数据追加和数据合并的方法。在实际操作中，教学内容分为几个主要任务。 任务1介绍了SPSS Modeler的基本操作，包括导入Excel数据。学习者需要能够直接将Excel文件导入到SPSS Modeler中，并通过“追加”和“合并”节点来整合来自不同源的数据。重点在于理解追加与合并的区别，追加是将数据行追加到已有数据的末尾，而合并则是将具有相同标识字段的不同数据集组合在一起。 任务2涉及数据排序和分类汇总。数据排序有简单排序和复杂排序两种类型，例如按一个或多个字段的值进行升序或降序排列。分类汇总则需要对数据进行分组并计算特定统计量，如平均值。在实践中，学习者将通过创建数据流文件来实现这些功能。 任务3则关注数据清洗，即处理缺失值和重复值。学习者需要学会如何识别和处理数据中的空值，以及如何定义和处理缺失值。此外，对于重复值，可以通过重新分类等方法进行整理，确保数据的一致性和准确性。 课程的实训部分提供了实际操作的机会，让学生应用所学知识进行排序和分类汇总的练习，以及处理缺失值和重复值的问题，从而加深理解和掌握。 这个教程通过一系列具体的操作步骤，让学习者逐步掌握SPSS Modeler在数据处理和分析中的关键技能，包括数据导入、数据整合、数据排序、分类汇总以及数据清洗。这些技能对于数据分析工作至关重要，能够帮助用户更有效地探索和理解数据，为进一步的数据分析和决策提供基础。