【课程介绍】 本课程是SPSS统计自动化和扩展编程系列视频课程中的一个，主要介绍用Python结合SPSS脚本工具类和命令语法实现统计自动化和扩展编程，帮助您大幅提高数据分析和可视化的工作效率。具体内容请参见目录。课程不设期限，永久有效。会持续升级。课程版本历史： 2019-09-05 V1.0课程体系： SPSS统计自动化-VBA脚本开发 SPSS统计自动化-Python脚本开发 SPSS统计自
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2023-12-03 07:50:51
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继续这个系列。我们导入了数据，接下来做一下基本的查看。Python我们的处理对象依然是DataFrame对象df。首先使用head()函数(或tail()函数)查看最前(最后)的5条记录，获取粗略的了解，当然如果不想要5条可以向函数传入你想要的条数：df.head()接着推荐使用info()函数来得到数据的总体信息：df.info()将会显示数据的列名表(包括列中的非值个数，以及各列的数据类型)，
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2023-09-16 23:03:32
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前几天，刷到一位博主写了一篇关于SPSS安装的文章，讲的很详细，保姆级别的！！！我把自己安装过程中遇到的问题以及评论区里其他小伙伴遇到的问题进行了总结，希望能帮助到友友们！！！这位博主的文章链接我放后面了，友友们也可跳转到原文章查看安装教程，每个人遇到的问题都不一样！！！温馨提示：大家在安装过程中，下载安装地址最好不要出现中文！！！
安装地址：一、SPSS压缩包资源SPSS 25 64bit安
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2023-11-06 10:58:00
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# 使用Python进行SPSS分析
随着数据科学的快速发展，越来越多的数据分析师倾向于使用Python等编程语言来处理和分析数据。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计软件，而Python则以其强大的数据处理能力和丰富的库生态系统受到青睐。本文将探讨如何使用Python进行SPSS数据分析，并提供相关的代码示例和图
原创
2024-09-27 04:49:52
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在数据分析领域，Python作为一种灵活且强大的编程语言，常常与IBM SPSS Statistics结合使用，以实现精确的统计分析和数据可视化。然而，在实际应用中，我们也可能会遭遇一些技术障碍。在本篇博文中，我们将围绕“Python使用SPSS分析包”的相关问题进行深入分析，探讨其背景、错误现象、根因、解决方案、验证测试以及预防优化等方面。
## 问题背景
随着企业越来越依赖数据驱动决策，传
# SPSS如何使用Python插件项目方案
## 1. 项目背景
随着大数据时代的到来，数据分析工具的应用日益广泛。SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，其Python插件为用户提供了扩展功能的可能性。通过Python，用户可以调用丰富的库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）进行数据处理、分析及可视化，从而提升数据分析的效率和灵活性。
## 2. 项目目标
本项目旨在
原创
2024-09-24 05:11:48
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SPSS的中文全名是:社会科学统计软件包(后改名为:统计产品与服务解决方案) 英文全名是:Statistical Package for the Social SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据 eg: 结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形 eg:操作方式:完全窗口菜
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2024-05-11 14:34:45
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原始数据在这里1.观察数据首先，用Pandas打开数据，并进行观察。import numpy
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data = pd.read_csv('Folds5x2_pp.csv')
data.head()会看到数据如下所示：这份数据代表了一个循环发电厂，每个数据有5列，
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2023-09-11 20:28:22
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正态分布广泛存在于自然现象、生产、生活的方方面面，例如试卷命题难度，产品的使用寿命、农作物产量、气温、降水量、工资收入、人类的身高体重肺活量，甚至颜值……关于正态分布的数学定义及各种性质，不在此赘述。简单理解，就是“两头小，中间大”，比如长相奇丑无比和倾国倾城的人都是少数，绝大多数人都属于大众脸。很多时候，在进行数据分析工作时，首先要看的就是数据是服从何种概率分布，而正态分布则是最重要的一种概率分
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2024-09-19 13:56:28
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B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Ms41177gs?p=5 文档参考链接：https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSLVMB_subs/statistics_mainhelp_ddita/stati
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2020-07-18 17:09:00
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当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量、数据录入、统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下
原创
2021-08-04 11:49:13
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SpssClient是用python实现spss操作的必定要引入的一个模块，我们今天就来看一下该模块下有哪些子模块，然后简单说一下我们按照什么顺序来写这一系列教程，重点讲什么，看看你自己是否需要看这篇教程。声明一下，我这里写的教程并不是严格按照难易等级或者学习者应有的顺序来安排的，当然我会尽量依照这种顺序，但是我是做数据分析工作的，我会将工作中用到的一些方法写在这里，作为后来者的经验，这样读者看起
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2023-08-11 14:26:29
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一、前言与简介Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft
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2023-12-01 10:31:08
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现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了，为什么还要用 SPSS 做线性回归呢？这就来说说 SPSS 存在的原因吧。SPSS 是一个很强大的软件，不用编程，不用调参，点巴两下就出结果了，而且出来的大多是你想要的。这样的特点特别适合建模初期进行算法的选择。比如SPSS 做因子分析，输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Ad
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2023-10-11 19:02:07
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在SPSS里用Python代替宏如果你跟我一样是SPSS syntax的高频使用者，我想你会跟我有同样的苦恼。它简单易学，提供许多常用功能。但毕竟它主要是用于统计分析的工具，在非统计分析方面的功能比较弱。我尤其不喜欢SPSS的宏语句，莫名其妙又规则繁多。好在IBM现在不断提高SPSS的开放性，增加了很多对外的接口，Python就是SPSS的新朋友之一。虽然在SPSS里用Python有点矫情，但是我
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2023-07-02 19:20:19
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# 使用SPSS Python进行数据分析
在数据科学领域，SPSS（统计产品与服务解决方案）是一款广泛使用的统计分析软件。而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库，已成为数据分析中的重要工具。本文将介绍如何在SPSS中使用Python进行数据分析，并提供相关示例代码和可视化的图示。
## 1. SPSS与Python的集成
SPSS提供了一个内置的Python扩展，它允许用户在SP
原创
2024-09-01 04:51:36
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python处理excel的优势1、Python可以处理比Excel更大的数据集；可以更容易地实现自动化分析；建立复杂的机器学习模型是很容易的。2、与SPSS相比，SPSS是一种统计软件，只适用于科学研究领域的实验数据分析，不适合偏向于实际应用场景的数据分析；另一方面，Python可以处理复杂的数据逻辑，适合这些场景；3、与R语言相比，Python只有一个机器学习库——Sklearn，所有的机器学
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2023-09-30 00:08:58
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请问卡方检验后两两比较是否可用SPSS进行运算谢谢高手指点！如果可以那么请写出具体操作过程！解答：卡方检验（chi-square）检验之后，为什么需要“两两比较”呢？如果是单因素方差分析（ANOVA）之后，确实有“两两比较”的可能：如果仅仅是比较均值的大小，那么单因素方差分析（ANOVA）时，你把“options”下面的“descriptive”选择就可以输出各类别的均值了（默认一般不输出）；如果
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2024-05-09 20:55:40
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pymongo来操作MongoDB数据库，但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中，这会让应用的代码耦合性太强，而且不利于代码的优化管理 一般应用都是使用MVC框架来设计的，为了更好地维持MVC结构，需要把数据库操作部分作为model抽离出来，这就需要借助MongoEngine MongoEngi
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2017-09-06 15:20:00
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JSONPath 解析 JSON 内容详解（翻译自 github）
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2022-12-12 21:12:36
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