数学建模中很好的学习spss软件并解决回归类题型的有力工具！

SPSS是世界最为优秀的统计工具之一，本书为《SPSS11.0统计分析教程》的高级篇。
由4部分15章及1个附录组成。
主要内容包括：一般线性模型、混合线性模型、多元线性回归与曲线拟合、分类资料的回归分析等。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

本书一共包含16章的内容，涉及四大模块，分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python数据挖掘理论与实战。
在招聘平台上搜索数据分析或挖掘岗时，绝大多数的招聘方都要求应聘者掌握Python、R语言、SAS或SPSS等统计分析工具，尤其是开源的Python和R语言，如果你对她们并不是很了解，那也许你无法胜任这样的岗位。
本书的初衷就是站在数据分析与挖掘的岗位，将Python中基本而重要的内容呈现给大家，使零基础的朋友可以按部就班地掌握数据分析与挖掘的操作流程，使有经验的朋友可以进一步地提升数据分析与挖掘的实操技能。

《基于SPSS_Modeler的数据挖掘（第二版）》数据和流文件

用于数据分析的数据，录入整理后的数据，婚姻状况和幸福指数等数据

张文彤SPSS统计分析高级教程，这个是高级教程，还有个基础教程，有需要的小伙伴好好学习鸭。

内容包括张文彤SPSS统计分析基础教程中涉及例程的数据

郭志刚《社会统计分析方法SPSS软件应用》光盘数据第二版

统计分析软件SPSS的图书源代码--〉《SPSS在统计分析中的应用》，作者：朱建平等，印刷日期：2010-9-29源代码第二章~第十五章，文件大小443kb。
图书目录第1章SPSS软件概述1.1SPSS软件的基本特点和功能 11.2SPSS软件的安装、启动与退出 21.2.1SPSS软件的安装 21.2.2SPSS软件的启动 21.2.3SPSS软件的退出 31.3SPSS操作环境介绍 31.3.1SPSS软件的3个常用窗口 31.3.2SPSS菜单和工具栏 51.3.3SPSS对话框的基本操作方式 5第2章SPSS数据文件管理 72.1SPSS数据文件的结构 72.1.1SPSS数据文件的特点 72.1.2SPSS变量的属性 72.2建立一个数据文件 102.3读取外部数据 112.3.1读取Excel文件 122.3.2读取ASCII码文件 122.4SPSS数据的编辑和保存 152.4.1Edit菜单中的数据编辑功能 152.4.2Data菜单中的数据编辑功能 162.4.3SPSS数据的保存 16第3章数据整理 173.1数据排序 173.2数据排秩 183.3数据转置 193.4选择观测的子集 203.5数据分类汇总 223.6合并数据文件 233.6.1纵向合并（AddCases） 233.6.2横向合并（AddVariables） 243.7数据拆分 263.8计算新变量 283.9数据重新编码 303.10数据分组 313.11数据标准化 32第4章统计描述 344.1基本概念和原理 344.1.1频数分布 344.1.2集中趋势指标 344.1.3离散程度指标 354.1.4反映分布形态的描述性指标 354.2频数分析 364.2.1操作步骤 364.2.2实例结果分析 384.3描述性统计量 394.3.1操作步骤 394.3.2实例结果分析 404.4探索性数据分析 414.4.1操作步骤 424.4.2实例结果分析 444.4.3方差齐性检验的实例 46第5章统计推断 475.1统计推断概述 475.1.1参数估计 475.1.2假设检验 485.2单样本t检验 495.2.1理论与方法 495.2.2操作步骤 495.2.3实例结果分析 505.3两独立样本t检验 515.3.1理论与方法 515.3.2操作步骤 515.3.3实例结果分析 525.4配对样本t检验 535.4.1理论与方法 535.4.2操作步骤 545.4.3实例结果分析 54第6章方差分析 566.1方差分析概述 566.2单因素单变量方差分析 566.2.1理论和方法 566.2.2操作步骤 586.2.3实例结果分析 606.3多因素单变量方差分析 626.3.1理论与方法 626.3.2固定效应、随机效应和协变量 646.3.3操作步骤 656.3.4实例结果分析 676.3.5不考虑交互效应的多因素方差分析 706.3.6引入协变量的多因素方差分析 70第7章非参数检验 727.1非参数检验概述 727.2卡方检验（检验） 727.2.1理论与方法 727.2.2操作步骤 737.2.3实例结果分析 747.3二项分布检验 757.3.1理论与方法 757.3.2操作步骤 757.3.3实例结果分析 767.4游程检验 777.4.1理论与方法 777.4.2操作步骤 777.4.3实例结果分析 787.5单样本K-S检验 797.5.1理论与方法 797.5.2操作步骤 797.5.3实例结果分析 807.6两独立样本检验 807.6.1理论与方法 807.6.2操作步骤 827.6.3实例结果分析 827.7多独立样本检验 847.7.1理论与方法 847.7.2操作步骤 857.7.3实例结果分析 857.8两配对样本检验 877.8.1理论与方法 877.8.2操作步骤 887.8.3实例结果分析 887.9多配对样本检验 907.9.1

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。