IBM SPSS Statistics为什么更适合做大数据分析
在这个大数据的时代，数据每时每刻都在产生。如何高效从这些数据中筛选、分析、提炼出有用的信息，成了当下世界的一个共同课题。我们对数据进行分析最重要的是得到想要的结果，这其中的过程当然是希望软件能够帮助我们解决。IBM SPSS Statistics作为一款数据分析软件，为我们提供了许多内置功能，而且操作简单易于上手，适合当今快节奏的大数据分析。
大数据的字面意思是巨量的数据集合，具体指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点：大量、高速、多样、低价值密度、真实性。我们结合大数据的特点和IBM SPSS Statistics的特点，来探讨为什么在当今这个时代为什么IBM SPSS Statistics更适合做大数据分析。
1、IBM SPSS Statistics操作界面友好
IBM SPSS一大的优点是操作界面友好，输出结果美观漂亮。它是采用人机交互界面的统计软件，在人机交互型统计软件中具有优势，从1995年至今在这条路上已经更新迭代了许多版。早已成为同类软件模仿和学习的对象之一。
由于数据量庞大和需要的操作很多，大数据的处理是一个十分复杂的过程。如果在此过程中还采用命令行交互，再好的分析师也难免出现差错。所谓失之毫厘，谬以千里，为了分析结果的正确和处理过程的简化。选用交互界面友好的IBM SPSS就显得十分重要。
图1：数据窗口
图2：变量窗口
2、IBM SPSS Statistics是易学易用的软件
大数据一个最主要的特点是大量，这个时代要处理的数据远超人们的想象。需要进行大数据分析的不仅仅是数据分析师，还有一些刚入门的新手。IBM SPSS刚好具有易学易用的特点。
首先IBM SPSS易于操作，易于入门，结果易于阅读，对统计软件的学习不会冲淡的主题，这样研究人员就可以将精力集中在大数据的结果分析上，而不是忙于编程设计。
其次由于SPSS内置了许多数学工具，从某种意义上来说，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。因为使用者在使用分析软件的时候只是想得到分析的结果，并不想去关注具体数学公式和运算的过程。
3、IBM SPSS Statistics具有强大的编程能力，支持二次开发
虽然SPSS以简洁友好的交互界面著称，但这并不意味着SPSS没有编程和二次开发功能。SPSS内置了编程功能，如果自带功能不能满足需求，我们可以自己编写功能去适应开发的要求。绝大部分的功能都可以通过软件自带的命令语句来完成。
如果自带的命令语句还是无法完成我们的需求，SPSS还可以借助外部软件来拓展功能。SPSS不仅可以用自带的功能进行编程，还可以使用Python去编写程序代码来实现更强大的功能。SPSS提供的拓展编程的功能和特性让SPSS成为强大的统计开发平台。
图3：编程功能展示界面
图4：python编写拓展包界面
图5：自带的编程界面
4、IBM SPSS Statistics支持丰富的数据源
数据分析的起点是数据的收集，想要获取更加立体，更加多元的数据就必须要从各个渠道收集数据。从各个数据渠道收集到的数据格式各不相同，而我们在将这些数据综合在一起进行数据分析的时候必须统一他们的规格，这就要求分析软件支持各种数据源。
这些数据可能来自各种数据库，可能是一些表格，可能是来自网页。IBM SPSS有应对各种各样数据源的专门方法。比如来自dBASE、foxbase等软件产生的*dbf文件，自带文本编辑器软件可以将这些数据翻译成ASCII码然后再进行转码，形成可以使用的数据。Excel的*xls类数据也可以转换成SPSS数据文件，甚至其他数据分析软件形成的数据，SPSS也可以支持。
不但在数据输入时，支持各式各样的数据类型。在数据输出时，分析的结果可以转换成多种我们日常使用的格式。数据分析的结果可以保存为*txt、word、PPT、html格式的文件。
图6：SPSS支持的数据格式展示
海纳百川有容乃大，SPSS既有互动界面，又有编程界面。既适用于新手学习，又能满足专业的需求。既可以自主建立数据库，又可以从外部导入数据库。大数据时代数据各式各样，需要分析软件做到统筹各种格式的数据再进行分析。IBM SPSS的优势是大数据分析所需要，较之其他软件IBM SPSS是更适合大数据分析的。
IBM SPSS Statistics为什么更适合做大数据分析相关推荐
- IBM SPSS Statistics 与用户自定义 Python 模块的集成及分析
本文介绍了如何将用户自定义的功能模块与 IBM SPSS Statistics 进行集成, 如何利用 Statistics 提供的统计分析方法对功能模块的输入数据进行预处理,并对集成结果进行分析与演示 ...
- 一款拯救数据分析师的软件—IBM SPSS Statistics
作为一名苦逼的数据分析师,每天都要在浩瀚的数据中遨游,不仅要处理.分析大量的数据,而且还要将分析结果制成可视化的图表展示,每天也只能加班再加班才能完成工作. 而IBM SPSS Statistics数 ...
- 如何使用IBM SPSS Statistics卡方检验
在使用IBM SPSS Statistics进行数据分析时,我们需要根据数据类型选择合适的检验方法,卡方检验就是一种较为常用的数据检验手段. 为此小编整理了一份SPSS卡方检验的基础教程供大家参考. ...
- IBM SPSS Statistics Subscription新版本发布
IBM SPSS Statistics是世界领先的统计分析软件,至今已经有40多年的发展历程,广泛地应用于各个行业的分析领域,它的专业性及易用性,深受使用者的喜爱,在统计分析领域一直处于领导者地位. ...
- 下列哪个适合做链栈_很多朋友在问：多层实木生态板和颗粒板哪个更适合做衣柜呢？...
多层实木生态板和颗粒板哪个更适合做衣柜呢?这是很多消费者非常关心的问题,济南定制家具为你解答. 考虑到衣柜一般是家庭使用,所以我们一般看好衣柜的质量和环保,当消费者去板材市场选购济南定制家具板材,商家 ...
- 五位专家跟你讲讲为啥Python更适合做AI/机器学习
摘要: 为什么Python会在这股深度学习浪潮中成为编程语言的头牌?听听大牛如何解释吧! 原文地址:http://click.aliyun.com/m/43988/ 1.Python网络编程框架Twi ...
- 下列哪个适合做链栈_朋友圈人格图鉴：三天可见 vs 全部可见，哪个更适合做恋人？...
你们的朋友圈里有没有这样几种人? << 朋友圈大赏 >> 你可能已经对这些朋友圈的风格习以为常,其实,每个人在朋友圈展示的语言.行为,可能默默揭示着一个人自己原本是怎样的人.想 ...
- 你觉得你有那些特质让你比别人更适合做产品经理？
面试中我们可能会被问到这样一个问题,你觉得你有哪些特质让你比别人更适合做产品经理?产品小白尤其会被问到这个问题.那针对这个问题我们该如何回答呢?今天就来和大家聊聊这个话题. 面试题分析: 面试官一是想 ...
- CentOS 与 Ubuntu：哪个更适合做服务器？
CentOS 与 Ubuntu:哪个更适合做服务器? 已经决定买一台虚拟服务器,但还不能决定使用哪个 Linux 发行版?我们都经历过这种困扰.对于 Linux 发行版来说,要在这么多的发行版和种种支 ...
最新文章
- 源代码安装-非ROOT用户安装软件的方法
- Cocoapods的Podfile使用
- python笔记： staticmethod classmethod
- spring-声明式事务管理
- typescript类型断言
- echarts tooltip的formatter回调参数设置，两组参数情况
- python标注审核_Python类型标注
- 【CV实战】Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
- fortran调用mysql_Fortran过程
- VTK：图像平滑——中值滤波器
- chrome报Slow network is detected.
- 什么是软件EV代码签名证书
- Linux线程操作以及相关知识
- unity调用安卓手机物理返回键和home键
- 面向产品的新一代端到端唤醒框架 wekws 正式发布
- 腾讯云存储产品全线升级，满足更多高性能存储场景
- .mat文件转TIF图片文件，python代码
- 搭建自已的turn服务器
- spring 配置相关
- Metricbeat 指标采集工具应用示例