基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用
&nbsp>&nbsp&nbsp>&nbsp基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用
时间： 19:32:02
公众号：36大数据
作者：刘 昭东, 软件工程师, IBM机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。机器学习概念机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有的规律，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。机器学习在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA 序列测序、语言与手写识别、战略游戏与机器人运用等领域有着十分广泛的应用。它无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。算法分类机器学习的算法繁多，其中很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中衍生出来的，因此我们可以按照不同的角度将其分类。本文主要通过学习方式和算法类似性这两个角度将机器学习算法进行分类。学习方式监督式学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集需要包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督式学习算法包括回归分析和统计分类。非监督式学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的非监督式学习算法有聚类。半监督式学习：输入数据部分被标识，部分没有被标识，介于监督式学习与非监督式学习之间。常见的半监督式学习算法有支持向量机。强化学习：在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的强化学习算法有时间差学习。算法类似性决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。常见的算法包括 CART (Classification And Regression Tree)、ID3、C4.5、随机森林 (Random Forest) 等。回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。常见的回归算法包括最小二乘法 (Least Square)、逻辑回归 (Logistic Regression)、逐步式回归 (Stepwise Regression) 等。聚类算法：通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所有的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括 K-Means 算法以及期望最大化算法 (Expectation Maximization) 等。人工神经网络：模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络算法包括感知器神经网络 (Perceptron Neural Network) 、反向传递 (Back Propagation) 和深度学习等。集成算法：用一些相对较弱的学习模型独立地就同样的样本进行训练，然后把结果整合起来进行整体预测。集成算法的主要难点在于究竟集成哪些独立的较弱的学习模型以及如何把学习结果整合起来。这是一类非常强大的算法，同时也非常流行。常见的算法包括 Boosting、Bagging、AdaBoost、随机森林 (Random Forest) 等。决策树决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。决策树案例图 1. 决策树案例图图 1 是一棵结构简单的决策树，用于预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力。贷款用户主要具备三个属性：是否拥有房产，是否结婚，平均月收入。每一个内部节点都表示一个属性条件判断，叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力。例如：用户甲没有房产，没有结婚，月收入 5K。通过决策树的根节点判断，用户甲符合右边分支 (拥有房产为“否”)；再判断是否结婚，用户甲符合左边分支 (是否结婚为否)；然后判断月收入是否大于 4k，用户甲符合左边分支 (月收入大于 4K)，该用户落在“可以偿还”的叶子节点上。所以预测用户甲具备偿还贷款能力。决策树建立本文上一节已经讨论如何用一棵决策树进行分类。本节将通过特征选择、剪枝，介绍如何根据已有的样本数据建立一棵决策树。首先介绍下特征选择。选择一个合适的特征作为判断节点，可以快速的分类，减少决策树的深度。决策树的目标就是把数据集按对应的类标签进行分类。最理想的情况是，通过特征的选择能把不同类别的数据集贴上对应类标签。特征选择的目标使得分类后的数据集比较纯。如何衡量一个数据集纯度，这里就需要引入数据纯度函数。下面将介绍两种表示数据纯度的函数。信息增益信息熵表示的是不确定度。均匀分布时，不确定度最大，此时熵就最大。当选择某个特征对数据集进行分类时，分类后的数据集信息熵会比分类前的小，其差值表示为信息增益。信息增益可以衡量某个特征对分类结果的影响大小。假设在样本数据集 D 中，混有 c 种类别的数据。构建决策树时，根据给定的样本数据集选择某个特征值作为树的节点。在数据集中，可以计算出该数据中的信息熵：图 2. 作用前的信息熵计算公式其中 D 表示训练数据集，c 表示数据类别数，Pi 表示类别 i 样本数量占所有样本的比例。对应数据集 D，选择特征 A 作为决策树判断节点时，在特征 A 作用后的信息熵的为 Info(D)，计算如下：图 3. 作用后的信息熵计算公式其中 k 表示样本 D 被分为 k 个部分。信息增益表示数据集 D 在特征 A 的作用后，其信息熵减少的值。公式如下：图 4. 信息熵差值计算公式对于决策树节点最合适的特征选择，就是 Gain(A) 值最大的特征。基尼指数基尼指数是另一种数据的不纯度的度量方法，其公式为：图 5. 基尼指数计算公式其中 c 表示数据集中类别的数量，Pi 表示类别 i 样本数量占所有样本的比例。从该公式可以看出，当数据集中数据混合的程度越高，基尼指数也就越高。当数据集 D 只有一种数据类型，那么基尼指数的值为最低 0。如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为：图 6. 分裂后的基尼指数计算公式其中 k 表示样本 D 被分为 k 个部分，数据集 D 分裂成为 k 个 Dj 数据集。对于特征选取，需要选择最小的分裂后的基尼指数。也可以用基尼指数增益值作为决策树选择特征的依据。公式如下：图 7. 基尼指数差值计算公式在决策树选择特征时，应选择基尼指数增益值最大的特征，作为该节点分裂条件。接下来介绍剪枝。在分类模型建立的过程中，很容易出现过拟合的现象。过拟合是指在模型学习训练中，训练样本达到非常高的逼近精度，但对检验样本的逼近误差随着训练次数而呈现出先下降后上升的现象。过拟合时训练误差很小，但是检验误差很大，不利于实际应用。决策树的过拟合现象可以通过剪枝进行一定的修复。剪枝分为预先剪枝和后剪枝两种。预先剪枝指在决策树生长过程中，使用一定条件加以限制，使得产生完全拟合的决策树之前就停止生长。预先剪枝的判断方法也有很多，比如信息增益小于一定阀值的时候通过剪枝使决策树停止生长。但如何确定一个合适的阀值也需要一定的依据，阀值太高导致模型拟合不足，阀值太低又导致模型过拟合。后剪枝是在决策树生长完成之后，按照自底向上的方式修剪决策树。后剪枝有两种方式，一种用新的叶子节点替换子树，该节点的预测类由子树数据集中的多数类决定。另一种用子树中最常使用的分支代替子树。预先剪枝可能过早的终止决策树的生长，后剪枝一般能够产生更好的效果。但后剪枝在子树被剪掉后，决策树生长的一部分计算就被浪费了。决策树模型评估建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值，这样才可以来判断模型的优劣。学习算法模型使用训练集 (training set) 建立模型，使用校验集 (test set) 来评估模型。本文通过评估指标和评估方法来评估决策树模型。评估指标有分类准确度、召回率、虚警率和精确度等。而这些指标都是基于混淆矩阵 (confusion matrix) 进行计算的。混淆矩阵是用来评价监督式学习模型的精确性，矩阵的每一列代表一个类的实例预测，而每一行表示一个实际的类的实例。以二类分类问题为例，如下表所示：表 1. 混淆矩阵预测的类实际的类类 = 1类 = 0类 = 1TPFNP类 = 0FPTNN其中P (Positive Sample)：正例的样本数量。N(Negative Sample)：负例的样本数量。TP(True Positive)：正确预测到的正例的数量。FP(False Positive)：把负例预测成正例的数量。FN(False Negative)：把正例预测成负例的数量。TN(True Negative)：正确预测到的负例的数量。根据混淆矩阵可以得到评价分类模型的指标有以下几种。分类准确度，就是正负样本分别被正确分类的概率，计算公式为：图 8. 分类准确度计算公式召回率，就是正样本被识别出的概率，计算公式为：图 9. 召回率计算公式虚警率，就是负样本被错误分为正样本的概率，计算公式为：图 10. 虚警率计算公式精确度，就是分类结果为正样本的情况真实性程度，计算公式为：图 11. 精确度计算公式评估方法有保留法、随机二次抽样、交叉验证和自助法等。保留法 (holdout) 是评估分类模型性能的最基本的一种方法。将被标记的原始数据集分成训练集和检验集两份，训练集用于训练分类模型，检验集用于评估分类模型性能。但此方法不适用样本较小的情况，模型可能高度依赖训练集和检验集的构成。随机二次抽样 (random subsampling) 是指多次重复使用保留方法来改进分类器评估方法。同样此方法也不适用训练集数量不足的情况，而且也可能造成有些数据未被用于训练集。交叉验证 (cross-validation) 是指把数据分成数量相同的 k 份，每次使用数据进行分类时，选择其中一份作为检验集，剩下的 k-1 份为训练集，重复 k 次，正好使得每一份数据都被用于一次检验集 k-1 次训练集。该方法的优点是尽可能多的数据作为训练集数据，每一次训练集数据和检验集数据都是相互独立的，并且完全覆盖了整个数据集。也存在一个缺点，就是分类模型运行了 K 次，计算开销较大。自助法 (bootstrap) 是指在其方法中，训练集数据采用的是有放回的抽样，即已经选取为训练集的数据又被放回原来的数据集中，使得该数据有机会能被再一次抽取。用于样本数不多的情况下，效果很好。决策树建模在本节中，将通过 R 和 IBM SPSS 两种建模工具分别对其实际案例进行决策树建模。RR 是一个用于统计计算及统计制图的优秀的开源软件，也是一个可以从大数据中获取有用信息的绝佳工具。它能在目前各种主流操作系统上安装使用，并且提供了很多数据管理、统计和绘图函数。下面本节就将使用 R 所提供的强大的函数库来构建一棵决策树并加以剪枝。清单 1. 构建决策树及其剪枝的 R 代码# 导入构建决策树所需要的库
library(&rpart&)
library(&rpart.plot&)
library(&survival&)
# 查看本次构建决策树所用的数据源
# 通过 rpart 函数构建决策树
fit &- rpart(Surv(pgtime,pgstat)~age+eet+g2+grade+gleason+ploidy,stagec,method=&exp&)
# 查看决策树的具体信息
print(fit)
printcp(fit)
# 绘制构建完的决策树图
plot(fit, uniform=T, branch=0.6, compress=T)
text(fit, use.n=T)
# 通过 prune 函数剪枝
fit2 &- prune(fit, cp=0.016)
# 绘制剪枝完后的决策树图
plot(fit2, uniform=T, branch=0.6, compress=T)
text(fit2, use.n=T)根据代码，运行步骤如下：导入需要的函数库。当然如果本地开发环境没有相应的库的话，还需要通过 install.packages 函数对库进行安装。查看本次构建决策树的数据源。stagec 是一组前列腺癌复发的研究数据。通过 rpart 函数构建决策树，以研究癌复发与病人年龄、肿瘤等级、癌细胞比例，癌细胞分裂状况等之间的关系。查看决策树的具体信息。绘制构建完成的决策树图。通过 prune 函数对该决策树进行适当的剪枝，防止过拟合，使得树能够较好地反映数据内在的规律并在实际应用中有意义。绘制剪枝完后的决策树图。该案例决策树的拟合结果与剪枝前后的树如下图所示：图 12. 决策树案例拟合图图 13. 未剪枝的决策树图图 14. 剪枝后的决策树图SPSSIBM SPSS Modeler 是一个预测分析平台，能够为个人、团队、系统和企业做决策提供预测性信息。它可提供各种高级算法和技术 (包括文本分析、实体分析、决策管理与优化)，帮助您选择可实现更佳成果的操作。在 SPSS Modeler 中有很多应用实例，其中就包括一个决策树算法模型的案例。此示例使用名为 druglearn.str 的流，此流引用名为 DRUG1n 的数据文件。这些文件可在任何 IBM SPSS Modeler 安装程序的 Demos 目录中找到。操作步骤如下：添加“变量文件”节点 GRUGln，打开该节点，添加 DRUGln 文件。创建新字段 Na_to_K, 通过对 Na 和 K 数据的观察，发现可以用 Na 和 K 的比例来预测药物 Y。添加过滤器 (Discard Fields)，过滤掉原始的字段 Na 和 K，以免在建模算法中重复使用。添加类型节点 (Define Types)，设置字段的角色，将药物字段设置为目标，其他的字段设置为输入。添加 C5.0 节点，使用默认的参数设置。点击运行，生成一个模型 Drug，如下图所示。图 15. 模型流图在生成模型 Drug 以后，我们可以在模型页面中浏览 Drug 模型。打开 Drug 模型以后，可在规则浏览框中以决策树形式显示 C5.0 节点所生成的规则集。还可以通过更复杂的图表形式查看同一决策树。如下图所示：图 16. 生成模型的决策树图结束语本文主要通过一个决策树的典型案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则，最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。通过较多的统计学公式和案例图表，生动地展示了一棵决策树是如何构建并将其应用到实际场景中去的。本文也展开讨论了分类算法之间的相互比较和优缺点，特征选择与剪枝各种方法之间的相互比较，各个评估方法的优缺点等。通过这些讨论与分析，能够以更好的方法论来解决实际生产环境下的问题。同时，决策树只是整个机器学习领域的冰山一角，而机器学习领域又是当前大数据分析领域的热点，因此还有很多很多值得我们去学习、去研究的地方。言犹未尽不够吃？那就再来点↑回复1，查看文章《数据挖掘算法与现实生活中的应用案例》回复2，查看文章《 大数据领域的创业思考》回复3，查看文章《【实战PPT】看工商银行如何利用大数据洞察客户心声？》回复4，查看文章《PPT：基于微信大数据的股票预测研究》回复5，查看文章《PPT讲解：数据可视化，到底该用什么软件来展示数据？》回复6，查看文章《PPT：如何成为真正的数据架构师？（附下载）》回复7，查看文章《阿里巴巴PPT：大数据基础建议及产品应用之道》回复8，查看文章《马云和小贝选谁做老公？写给非数据人的数据世界入门指南》叶良辰36大数据的文章好看吗？路人甲当然好看了，不仅内容丰富有深度，干货超多，教程超实用，最重要的是院长的脸也很好看叶良辰院长的脸好看不如内容好看来得痛快，所以我们要随手转发36大数据的文章来曝光它，让大家知道，靠刷脸的家伙是没法在大数据行业混下去的……围观群众附议附议点击下方“阅读原文”查看更多内容↓↓↓《数据分析实战 基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一3.4　数据量太大了怎么办
《数据分析实战 基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一3.4　数据量太大了怎么办
早期做培训的时候，很少有学员来问我数据量的事情，因为大家的数据量都比较小，这几年来不同了，经常有学员来问我：老师，作者的数据有300多万，怎么办？还有学员说，我们要做客户画像，数据量有1000多万，我们平时都是放在MySQL里面做的。
本节书摘来自华章出版社《数据分析实战基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一书中的第3章，第3.4节，纪贺元　著，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
3.4　数据量太大了怎么办
早期做培训的时候，很少有学员来问我数据量的事情，因为大家的数据量都比较小，这几年来不同了，经常有学员来问我：老师，作者的数据有300多万，怎么办？还有学员说，我们要做客户画像，数据量有1000多万，我们平时都是放在MySQL里面做的。数据量太大了，怎么办？EXCEL的一个工作表只能存放1048576行数据，也就是104万多一点，数据多了如何处理呢？
3.4.1　放到数据库中处理
EXCEL只是一个办公软件，在处理大数据量方面，它远远没有专业的数据库给力。专业数据库能够处理比较大的数据量，并且处理速度快，在处理数据冗余等方面效率高，远非EXCEL可比。对于专业的数据库，个人的一个感觉是，现在用ACCESS的人越来越少，越来越多的人转向MySQL，除了MySQL具有开源免费的特征之外，它还能和R或者Python组合使用，这应该也是一个很重要的原因。
3.4.2　用专业工具处理
专业的统计分析和挖掘工具虽然不是数据库，但是其数据的吞吐量也远高于EXCEL。以下以SPSS和MODELER为例来说明它们是如何处理大数据量的。（1）SPSS处理大数据量这里以案例文件3.10.1和3.10.2进行说明，这两个文件的数据量均超过了60万行，现在要将这两个文件合并，合并后的数据会超过120万行，EXCEL已经无法容纳，因此考虑采用SPSS处理。打开SPSS软件，依次选择“文件”→“打开”→“数据”，如图3-28所示。
然后，在硬盘上找到要打开的EXCEL文件的路径，并打开，如图3-29所示。
同理打开第二个文件。在第一个打开的数据集中依次选择“数据”→“合并文件”→“添加个案”，如图3-30所示。
然后选择已经打开的数据集，继续合并，如图3-31所示。
由于两个文件的字段相同，都是“编号”和“尺寸”，因此图3-31的新的活动数据集中，变量只有“编号”和“尺寸”两种，点击确定，完成合并。为了验证上面的数据，依次点击“分析”→“描述统计”→“描述”，如图3-32所示。
然后，选择相关的指标，进行描述统计，如图3-33所示。
最后得到结论，如图3-34所示。
可以看到，合并后的数据量为1378832，超过了EXCEL工作表的最大容量。（2）Modeler处理大数据量与SPSS一样，Modeler也可以处理大数据，以案例文件3.11.1和3.11.2进行说明。打开Modeler软件，在“源”中选择EXCEL节点，选择文件路径，点击确定。打开上述两个文件后，选择“追加”节点，将两个文件的数据进行合并，如图3-35所示。
为了验证以上合并的结果，选择“统计量”节点，从而验证合并后的数据量，如图3-36所示。
可以看到，以上数据的总和达到了1465700。
3.4.3　数据抽样
如果数据量比较大，也可以采用数据抽样的方法，SPSS和Modeler都有专门做数据抽样的方法，在EXCEL中也可以实现，比如，可以用随机数函数进行抽样。以下以SPSS和EXCEL为例来说明如何做数据抽样。在SPSS中打开数据文件，在“数据”主标签中选择“选择个案”，如图3-37所示。
接图3-37，点击“选择个案”，如图3-38所示。
在图3-38中，选择“随机个案样本”，如图3-39所示。
图3-39中提供了几种常用并且比较简单的数据抽样方法，如果对抽样技术要求不是很高，这几种基本也够用了。在EXCEL中的数据抽样方法有两种，最简单的就是用randbetween函数，例如我们有50万行数据，希望以1∶100的比例进行抽样，用randbetween(1, 500000)生成5000个随机数即可。另外一个方法是在EXCEL“数据分析”模块中选择“抽样”，如图3-40和图3-41所示。
在图3-41的抽样方法中，周期法是每隔一个固定的间隔就抽取一个数据，随机法则是在全量数据中随机抽取数据。随着计算机计算速度的持续提高，数据抽样其实在数据分析中用得并不多，因为如果不是上亿的数量级，还是希望做全量数据的分析。
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spss13.0破解版
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在众多的如今，spss还是最出色的，没有之一。今天为大家提供的是spss13.0破解版下载，SPSS的全称是：Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序，SPSS原是为大型计算机开发的，其版本为SPSSx.Spss是着名的综合性统计软件，SPSS软件面向行业应用人员，软件设计突出统计方法的成熟、实用、易用性、界面易操作性及与文字处理软件等的交互性上。spss13.0中文破解版是非专业统计人员的首选统计软件。spss由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。spss中文破解版版将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。你只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用SPSS软件为特定的科研工作服务。良心推荐，赶快下载试试吧！软件功能数据管理：在10版以后，SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便结果报告：从10版起，对数据和结果的图表呈现功能一直是SPSS改进的重点。统计建模：Complex Samples是12版中新增的模块，用于实现复杂抽样的设计方案，以及对相应的数据进行描述。模块：这个模块实际上就是将以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。兼容性：随着自身产品线的不断完善，SPSS公司的产品体系已经日益完整，而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。产品特点操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。模块组合SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。针对性强sPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。汉化步骤压缩包包含三个文件:安装文件:SPSS13Eval.exe破解文件包:spss13_crk.rar汉化文件包:HA-SPSS v13.0安装方法:1、运行安装文件:SPSS13Eval.exe，安装是一定要记得安装位置。2、解压破解文件包:spss13_crk.rar中的Patch.exe到SPSS13安装目录，运行Patch.exe破解。3、运行汉化文件包:HA-SPSS v13.0中的HB_SPSS13_BY_FURUI.EXE，再选择spss安装文件夹，点击应用进行汉化。spss统计分析及应用教程1、导入数据方法一：手动复制在数据量较少，复制方便的情况下我们可以直接复制其内容到数据视图中具体操作：在编辑完变量之后，复制excel中的数据，然后切换到数据视图，右键粘贴便OK方法二：导入文件在用spss比较熟练之后，我们可以直接导入文档中的数据，包括变量名等可以直接导入2、spss怎么导入excel数据？1.点击“文件”，然后点击“打开”，再点击“数据”2.选择数据类型为“Excel”3.选择要导入的表格，再点击打开就行了3、spss怎么输入数据？录入数据之前，首先要在Variables view中定义变量名，变量类型，宽度，格式等，然后才能在data view中按照已经定义的变量名分别录入。如，姓名，性别，年龄等变量名要分别定义，才能录入。不知道你是怎么样无法保存，按以上操作直接保存就可以了，要保存成* save文件方可。spss如何输入数据？1、首先是打开spss主界面，然后点击-文件-新建-数据2、执行完以上操作，会到如下数据视图界面，我们可以看到在左下角数据视图选项为黄色，为活动状态，我们可以在长条红框中可以看到，所有的变量并没有进行命名，这样直接输入利用起来会很容易混乱，所以，我们需要进行变量的命名，点击左下角红框中的变量视图3、切换到下面的页面后，我们就进行变量的编辑了，我们在第一列输入我们的变量，然后后面是自动生成的属性，我们可以点击进行修改，比如小数位数，我们可以点击修改为3.在每一行的行首，我们右键，可以进行复制或者清除操作，可以删除或者批量复制变量，十分方便批量操作4、我们重新切换回数据视图，我们可以看到新添加的变量都出现了，我们可以直接输入我们的数据了，然后可以进行相应的处理操作spss入门学习使用技巧1、数据输入1.在完成了问卷访问这个部分之后，我们手中便拥有了数百至上万份调查问卷，这些问卷计算机是无法直接识别处理的，我们必须将它们进行适当的编码。由于采用计算机分析，问卷在设计阶段就应该考虑到今后的编码问题，所以应该将问卷设计地以客观题为主，被访问者填写的应该只是注入数字、选项这些计算机能够处理的信息。我们首先要为问卷的每一个填写项都起一个代号，并决定它的数据属性（主要是区分为字符串、逻辑串还是数字）。笔者的习惯是首先用英文字母表示填写项的大题号，接着用阿拉伯数字表示填写项的小题号，然后再用英文字母表示填写项是本小题的第几项，最后再加上表? 据属性的后缀，比如说第二大题第三小题的第四个字符串填写项的代号便为B3D_S。在以后的所有分析过程中便利用这个代号来表示数据的具体内容。　　2.接下来，便是具体的输入过程了。首先，我们要对SPSS的数据文件有一个大致的了解，这对以后的学习十分关键。打开SPSS之后，我们便会看到一个类似EXCEL电子表格的东西，但如果你因此便把SPSS的数据文件理解为是类似于EXCEL的东西那么就错了，虽然SPSS数据的表现形式酷似EXCEL，但就实质而言它更接近于一个数据库文件，每一个数据列都有它的列名称（也就是我们刚刚起的代号）、列属性（也就是刚刚我们决定的数据属性），这些都类似于数据库中的字段名称、字段属性，如果读者以前学习过数据库的相关知识，那里理解起来就十分简单了。　3.由于数据繁多，所以我们的输入过程往往不是由本人进行，而是请专业的数据录入人员代劳，而那些人员往往是不会使用SPSS的，所以我们在实际使用过程中数据往往不是在SPSS中输入的，而是在其它软件输入完毕之后利用SPSS导入的。4.在这里，导入用的文件格式是十分重要的。也许大家会习惯性的去选择使用EXCEL来录入数据，因为EXCEL与SPSS比较像。但是在笔者的实际使用过程中发现，最好的文件格式不是EXCEL的XLS文件，而是XBASE系列的DBF文件。之所以作这样的选择理由有两个：第一、DBF文件的字段名、字段属性这些在SPSS导入过程中都会被直接利用，可以略去了SPSS之后的列名称、列属性设定工作。第二、EXCEL的XLS文件的具体格式并没有向公众公开，所以在实际使用中XLS文件中的中文信息时常会发生丢失的现象。5.在利用XBASE输入完文件之后，我们只需要调用SPSS的菜单FILE下的OPEN功能，选择DBASE数据格式打开文件，然后再另存为SPSS的SAV格式便完成了数据输入过程。接下来我们便要进入最为重要的数据分析这个阶段了2、数据分析　对于外行人来说。SPSS最为难学的部分便是它Analyze菜单下十多项子菜单以及这之下四五十项孙菜单的统计功能，每一项统计功能的用法和功能对于外行人来说就像是天书一般。但是对于学习过统计学的读者来说，这应该不是问题。再加上SPSS在操作的简易性上还是十分优秀的，每一项统计功能一般只需要在窗口下选择统计用的变量，然后设置一下必要的选项，最后按下OK便可以了。所以在这里，具体的操作就不再介绍了。在这里，笔者觉得有必要先介绍一下SPSS的Viewer。在下面的数据分析和数据输出过程中，我们调用SPSS的数据分析和制图模块所得到的结果都会由SPSS自动输出到一个名为Viewer的程序中，并且可以以SPO为后缀名保存成为专门的文件。这样做的好处是如果你的分析和制图工作一次没有完成，那么利用保存的SPO文件，就不必下一次重新作过了。同时，将所有的分析和制图的结果都保存在一个SPO文件中，并随调查报告作为电子附件一起陈送给客户，一来有利于客户检验分析的可靠性，二来也适合于今后电子化、网络化的趋势。spss怎么用？1、spss怎么做回归分析？1.点分析→回归→线性回归2.选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即可3.选择好需要分析的变量以后，在右边有相应的统计量和选项，点中自己需要分析的条件，点击继续即可4.确定好所有的因素之后，确定就可以在输出框中显示最终的分析结果了2、spss怎么导入excel数据？在数据量较少，复制方便的情况下我们可以直接复制其内容到数据视图中，具体操作：在编辑完变量之后，复制excel中的数据，然后切换到数据视图，右键粘贴便OK导入文件：在用spss比较熟练之后，我们可以直接导入文档中的数据，包括变量名等可以直接导入。操作步骤：文件-打开-数据。然后找到你要打开的excel文件，打开3、spss怎么分析数据？录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。&描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验先选择analyze，---再选descriptive打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。4、spss怎么做t检验？1.点击“分析（A）”,选择“比较均值（M）”，再选择“独立样本T检验（T）”2.将“体重”放入“检验变量（T）”中，将“性别”放入“分组变量”中3.将“分组变量”，我们将“组1”设置为“1”，将“组2”设置为“2”，然后点击“继续”4.点击“选项（O）”，会发现“置信区间百分比（C）”为“0.95”，因此，我们这里选择默认。点击“继续”5、spss怎么做回归分析？1.单击“分析(A)”,然后点击“回归(R)”,我们这里通过“线性(L)”来进行线性回归2.我们把“身高”作为因变量,“体重”作为自变量,选择“进入”方法,因此这是一个一元线性回归分析3.单击“统计量”,选择需要做的分析,确定后点击“继续”,同时还可以选择“绘制”、“保存”、“选项等”,这里我们不再额外赘述。6、spss怎么做卡方检验？1.首先，打开或者新建立一组数据。2.这里是打开了一组案例分析中的数据进行分析3.找到非参数检验-&就对话框-&卡方检验，将其单击单击打开。4.打开精确，里面的值默认如下图所示，一般不需要更改。5.打开选项窗口，将描述性复选框按钮进行勾选6.再将期望单选和期望值选择好。全部参数设定好之后单击确定获得检验分析结果
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