spss的資料庫

❶ spss17.0怎麼連接已有的sql資料庫文件

要添加ODBC數據源，點擊控制面板->管理工具->數據源(ODBC)。
在用戶DNS下，選擇添加，然後選擇你所用資料庫的驅動程序，然後輸入你的數據源名，數據源名主要是你在程序里連接資料庫時用的，然後在下邊點擊選擇，然後選擇你創建的資料庫所在的目錄，然後確定，這樣就可以了。

❷ 如何在SPSS中將兩個資料庫的數據同時進行分析

可以先merge一下，然後分析

❸ spss裡面合並資料庫的問題

當然是可以的。不知道你用的是那個版本的SPSS

在SPSS15中，操作步驟如下：
兩個資料庫（.sav文件）按照關鍵變數排序（關鍵變數必須沒有重復，每個變數值能夠明確的指出一個特定的Case；也可以使用一組變數作為關鍵變數）
兩個資料庫文件的變數類型和變數長度要一致！變數類型和長度可以在VARIABLES VIEW中查看和修改

然後就是菜單中選擇：
Data
Merge Files
Add Variables...
之後按照你原來的操作做就可以了，這樣就不會出現「變數的類型或者長度不對」的錯誤了

具體的可以參考SPSS幫助文檔
Add Variables
merging data files,merging data files,merging data files
files with different variables,files with different variables,files with different variables
file transformations,file transformations,file transformations
merging data files,merging data files,merging data files
keyed table,keyed table,keyed table
Add Variables merges the active dataset with another open dataset or SPSS-format data file that contains the same cases (rows) but different variables (columns). For example, you might want to merge a data file that contains pre-test results with one that contains post-test results.

Cases must be sorted in the same order in both datasets.
If one or more key variables are used to match cases, the two datasets must be sorted by ascending order of the key variable(s).
Variable names in the second data file that plicate variable names in the active dataset are excluded by default because Add Variables assumes that these variables contain plicate information.

Indicate case source as variable. Indicates the source data file for each case. This variable has a value of 0 for cases from the active dataset and a value of 1 for cases from the external data file.

Excluded Variables. Variables to be excluded from the new, merged data file. By default, this list contains any variable names from the other dataset that plicate variable names in the active dataset. Variables from the active dataset are identified with an asterisk (*). Variables from the other dataset are identified with a plus sign (+). If you want to include an excluded variable with a plicate name in the merged file, you can rename it and add it to the list of variables to be included.

New Active Dataset. Variables to be included in the new, merged dataset. By default, all unique variable names in both datasets are included on the list.

Key Variables. If some cases in one dataset do not have matching cases in the other dataset (that is, some cases are missing in one dataset), use key variables to identify and correctly match cases from the two datasets. You can also use key variables with table lookup files.

The key variables must have the same names in both datasets.
Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence.
Cases that do not match on the key variables are included in the merged file but are not merged with cases from the other file. Unmatched cases contain values for only the variables in the file from which they are taken; variables from the other file contain the system-missing value.
Non-active or active dataset is keyed table. A keyed table, or table lookup file, is a file in which data for each "case" can be applied to multiple cases in the other data file. For example, if one file contains information on indivial family members (such as sex, age, ecation) and the other file contains overall family information (such as total income, family size, location), you can use the file of family data as a table lookup file and apply the common family data to each indivial family member in the merged data file.

To Merge Files with the Same Cases but Different Variables Hide details
To Merge Files with the Same Cases but Different Variables
Open at least one of the data files that you want to merge. If you have multiple datasets open, make one of the datasets that you want to merge the active dataset.

From the menus choose:

Data
Merge Files
Add Variables...

Select the dataset or SPSS-format data file to merge with the active dataset.

To Select Key Variables
Select the variables from the external file variables (+) on the Excluded Variables list.

Select Match cases on key variables in sorted files.

Add the variables to the Key Variables list.

The key variables must exist in both the active dataset and the other dataset. Both datasets must be sorted by ascending order of the key variables, and the order of variables on the Key Variables list must be the same as their sort sequence.

❹ SPSS22怎麼讀入資料庫文件

方法/步驟

• 首先打開SPSS，即可進入以下界面，這個界面就是打開之後的初始頁面。

• 點擊左上角的文件，新建一個文件，文件類型設置為數據。

  

❺ 怎樣把數據導入SPSS資料庫

打開file下屬欄的open，然後選data，在files
of
type
選Excel，然後選中要打開的Excel文件，按確定就行了~~~但是如果回Excel文檔里的數據類型答是文字的，但是在spss數據定義欄里定義為數字型的，就會出現亂碼（問號）
這時候只需要改為數字類型就可以了~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

❻ 如何建立一個資料庫，在SPSS系統

打開spss，就是一個資料庫了

❼ 可以用SPSS獲取mysql的數據嗎

以前版本沒注意到，但是spss最新的21.o版本 可以直接連接資料庫源讀取資料庫中的數據來進行分析了

❽ 數據分析（spss）與資料庫

兩者用途不用，資料庫主要用於數據管理（數據組織、存儲和編輯處理），SPSS主要用於對數據進行統計分析。一般是利用資料庫積累的數據進行統計分析。

❾ 簡述sas, spss和常用資料庫之間的聯系,

簡單點說吧，sas和spss是屬於分析和挖掘工具，各種常用資料庫是用來存儲數據的，通過sas或spss可以直接連接資料庫，然後讀取資料庫中的數據進行分析挖掘。
具體到sas和spss的區別，從本質上，兩種軟體能處理的演算法上百分之八九十都是一樣的，但很多專業高手往往會嘲笑spss是屬於新手使用的工具。
sas主要是使用語言命令來操作，spss是菜單式，所以spss相對來說容易上手。
sas應用於金融領域較多，spss應用於社會類較多。
鄧小平有一句話 叫做 不管白貓黑貓能抓老鼠就是好貓。實際上再高級也只是工具，使用的人要懂業務會思路分析，否則用什麼軟體都白搭

❿ 如何應用spss資料庫選擇數據

（一） 數據准備

FAQ：這里為什麼用數據准備而不用數據採集？
數據採集是一個非常繁雜漫長的過程，數據採集來源、採集頻率、採集人員安排等等這些足夠寫一篇文章，同時這里所要談的這個過程是從數據開始說起的，至於這些數據如何而來，這里不作討論。

數據准備過程主要包括兩部分內容：SPSS數據文件的建立和變數編輯。在SPSS數據文件建立之前，我們需要分析的數據可能以各種各樣的形態存在，可能需要手動錄入（小批量的數據，但通常數據的錄入不在SPSS中直接進行），也可能是以其他格式形態存在，例如：.xls/.xlsx/.xlsm格式，.txt文本格式或.CSV格式，SPSS支持多種數據格式文件的導入。

除此之外，SPSS還可以直接從資料庫中導入數據，利用資料庫導入方式導入數據。這里需要注意的是，SPSS每執行一條指令，都會重新讀取所需的數據，如果你所取的數據是利用SQL語句從遠程資料庫中調用的數據文件，那麼將會非常耗時，此時的小技巧是利用好Cache data功能，建立活動的數據緩存區，那樣SPSS的運算速度會提升很多。
SPSS數據文件成功建立後，接下來的准備工作則是對變數屬性進行適當的調整和完善。例如你從公司的網站後台提取銷售數據，後台資料庫為了記錄方便通常是將各種渠道銷售數據用數字代碼表示，而將這些數據成功的建成SPSS數據文件後，此時你需要對渠道代碼進行編碼說明，對缺失值進行標記等等。

（二） 數據清洗
此過程主要為下一步數據分析做進一步的准備，最終將數據清洗為滿足分析需求的具體數據集。期間主要內容包括：
1)數據集的預先分析：對數據進行必要的分析，如數據分組、排序、分布圖、平均數、標准差描述等，以掌握數據的基本特點和基本情況，保證後續工作的有效性，也為確定應採用的統計檢驗方法提供依據
2) 相關變數缺失值的查補檢查
3)分析前相關的校正和轉換工作，如根據銷售額對觀測值進行分類，形成新的分類變數，從對應的身份證信息中提取出地區、年齡、性別等新的變數信息等
4)觀測值的抽樣篩選，如抽取銷售額大於10萬的產品等
5)其他數據清洗工作
Tips:期間注意規劃好清洗步驟和數據備份工作。

（三） 數據分析
此階段主要根據需求，選擇合適的統計方法進行統計分析和數據圖表的製作，這里選擇合適的方法是關鍵，相關操作SPSS軟體已經標准流程化，我們只需要選擇合適的參數進行相關操作即可。下表是根據自變數與因變數數目對各種統計方法的一個歸類：

除了上述方法外，SPSS 17.0以上的版本還提供了一個直銷模塊,這部分內容是對市場營銷活動中的用的比較多的模型的整理濃縮，本貼暫時不對數據分析的相關內容做深入詳細的介紹，以後將針對案例對這部分內容進行詳細敘述。

（四） 數據展現
常常聽到有人抱怨SPSS輸出的圖表太丑，修改編輯起來太麻煩，真的是這樣嗎？其實SPSS軟體有提供很多的圖表供大家選擇，太多的時候，我們所使用的只是其中的一種而已。除此之外，SPSS也提供自己定義圖表模版功能供我們自由操作。

SPSS的菜單操作通常會輸出很多多餘的結果，對這些結果進行有針對性的挑選和組合才是工作的重點，而不是一味的將所有分析結果一股腦的全搬到報告中去，在寫報告前對這些結果進行合理的簡化和整合是必須的，與此同時，相應的結果解釋（探討是否接受或拒絕研究假設，解釋結果形成的原因）以及相關含義衍生都在此部分完成。例如，我們進行方差分析時，SPSS可能直接輸出如下圖的結果，但我們展現結果的時候並不需要這么多看起來讓人眼花的數據結果，只需要從下表中提取出需要的那部分即可。

註：這里舉這個示例只是表達一種方法，對於模型的結果完整性並未作太多的考究
從上表三因素方差分析表可知，整體模型達顯著水平。其中Day和Round的主效應達到顯著水平，但Gender的主效應未達到顯著水平。除此之外，此模型還未考慮三者之間的交互效應……（結合其他圖表的結果作深一步的分析說明，並結合業務情況對結果進行分析說明）。