來源：CPDA數據分析師網 / 作者：數據君 /
為什麼要使用SPSS軟體？
SPSS軟體平臺提供高級統計分析，龐大的機器學習算法庫，文本分析，開源可擴展性，與大數據的集成以及在應用程式中的無縫部署。
在我們平時在進行數據分析工作中對它的易用性，靈活性和可伸縮性使SPSS可供所有技能水平的用戶使用。而且，它適用於各種規模和複雜程度的項目，並且可以幫助您和您的組織找到新的機會，提高效率並最大程度地降低風險。
在SPSS軟體產品系列中，SPSS Statistics支持對數據進行自頂向下的假設測試方法，而SPSS Modeler通過自底向上的假設生成方法公開隱藏在數據中的模式和模型。
SPSS產品的組成部分
SPSS Statistics、SPSS Modeler、SPSS Amos三部分組成，SPSS Statistics和Modeler都使用戶能夠構建預測模型並執行其他分析任務。這兩個應用程式的構建都是為了幫助業務用戶執行複雜的統計分析，以快速有效地解決業務和研究問題。
SPSS Statistics致力於解決整個分析過程，從訪問整個數據文件格式的數據以及通過ODBC訪問數據開始，並支持整個大數據的管理和處理功能，然後進行數據分析，總結數據分析後形成報告和部署。它使用高級的統計程序幫助數據分析師快速了解大型和複雜的大數據集合，從而確保高精度以推動對數據分析質量決策。
SPSS Statistics在CPDA數據分析中具有易於使用的圖形用戶界面，同時還支持強大的語法語言。它還允許您集成R / Python語言擴展或者您在數據分析時自己編寫代碼。
SPSS Modeler是一種可視化的拖放工具，可提高CPDA數據分析師在進行數據分析時的工作效率，從而縮短數據分析過程的時間。它有利於CPDA數據分析師能夠整合整個組織中分散的數據源中的所有類型的數據集，並建立預測模型-在使用SPSS時不用編寫代碼。SPSS Modeler還提供了很多種機器學習技術-包括分類，分段和關聯算法，包括利用Python和Spark的即用型算法。CPDA數據分析師現在可以使用R和Python等語言來擴展建模功能。
為了方便數據分析師的使用SPSS Statistics支持對數據進行更自上而下的假設檢驗方法，而SPSS Modeler允許使用自底向上的假設生成方法來隱藏數據中隱藏的模式和模型。
SPSS Statistics一般應用場景
CPDA數據分析師在分析過程中需要描述性和預測性分析。
對於大數據已經收集並且用於非分析目的。
數據分析師需要定期編寫相關分析報告。
SPSS Statistics非常適合數據分析師創建分析驅動的報表以及將作業保存為SPSS語法的功能，因此可以將其應用於更新的數據。
數據分析師需要測試大數據的統計意義，因為它們是數據分析師通過平面的文件收集，還是來自單一來源的大數據。
SPSS Modeler一般應用場景
CPDA數據分析師是否需要開發能夠產生運營決策結果的模型。
數據分析時需要合併採集來自許多來源或資料庫表的數據。
數據分析師在分析/查詢數據主要是臨時性的。
在CPDA數據分析師在編寫報告與傳統報告相比，Modeler更常用於「模式檢測」類型問題。
最初從客戶資料庫收集的數據和平面文件，這些數據最初是由營銷，計費或CRM應用程式數據分析師在收集分析時收集的大數據。
SPSS開源方面
SPSS Statistics與R和Python代碼集成。CPDA數據分析師能夠訪問IBM Extension Hub上的100多個擴展，從而使用戶能夠利用以R，Python和SPSS語法編寫的免費庫。
SPSS Modeler擴展提供了持續改進，以與R和Python等開源產品配合使用。
CPDA數據分析師培訓
SPSS在自動化處理方面的區別
SPSS Statistics通過SPSS語法自動執行常見任務。您還可以在Stats中使用Python和R，並創建使用這些語言的自定義對話框。
SPSS Modeler包括多種類型的編碼和自動化支持，例如用於表達式操作和腳本的控制語言。