作業一 統計軟件介紹與數據操作
一、軟件介紹
1.spss
SPSS原名StatisticalPackage for the Social Sciences(社會科學統計軟件包),現在已被IBM收購,改名後仍然是叫SPSS,不過全稱變更為StatisticalProduct and Service Solutions(統計產品與服務解決方案)。SPSS是一個專業的統計分析軟件。除了基本的統計分析功能之外,還提供非線性回歸、聚類分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的時序分析。SPSS在某種程度上可以進行簡單的數據挖掘工作,比如K-Means聚類,不過數據挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(現已改名為SPSS Modeler)完成。需要提一點的是SPSS Modeler的建模功能非常強大且智能化,同時還可以通過其自身的CLEF(ClementineExtension Framework)框架和Java開發新的建模插件,擴展性相當好,是一個不錯的商業BI方案。
2.R
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統。其功能包括:數據存儲和處理系統;數組運算工具(其向量、矩陣運算方面功能尤其強大);完整連貫的統計分析工具;優秀的統計制圖功能;簡便而強大的編程語言:可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。與其說R是一種統計軟件，還不如說R是一種數學計算的環境，因為R並不是僅僅提供若幹統計程序、使用者只需指定數據庫和若幹參數便可進行一個統計分析。R的思想是:它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的
3.Stata
Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟件。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。用Stata繪制的統計圖形相當精美。Stata的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如Cox比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。
4.Python
Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰,閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。另外具有豐富和強大的類庫,例如numpy、matplotlib、Pandas的引入,是的python能支持幾乎所有統計分析和建模的工作,另外由於Pandas,使得Python在結構化數據的處理上非常給力。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D遊戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。
二、數據操作
1.打開數據集
操作：文件→打開→數據→選擇要打開的數據集
2.增刪改數據
（1）修改數據
操作：找到需要修改的數據，雙擊激活後即可修改
（2）插入或刪除一行數據
操作：點擊所要插入行號→點擊工具欄的“插入行”圖標
選中所要刪除的行→按Delete鍵（3）插入或刪除一列
操作：找到所要插入的列→點擊工具欄的“插入列”圖標
選中索要刪除的列→按Delete鍵
3.產生新變量
基本操作：點擊轉換按鈕→計算變量
（1）求差求和
操作：基於上述基本操作後，目標變量命名→編寫變量標簽→輸入表達式→輸出結果，此操作可運用於求差求和求均值最大值等。
（2）加上IF條件求平均值
操作：基於基本操作後，點擊如果按鈕→輸入條件→輸入公式→輸出結果
（4）排序
操作：點擊數據按鈕→排序個案→選擇排序依據和排列順序→輸出結果
（5）合並文件
操作：點擊數據按鈕→合並文件→添加個案→選擇要新加入的數據集→Ctrl鍵同時選中不同名變量→配對→輸出
附圖：
作業一 統計軟件介紹與數據操作