一、描述性分析
描述性分析用於描述定量數據的整體情況，例如研究消費者對於某商品的購買意願情況，可用到描述性分析對樣本的年齡、收入、消費水平等各指標進行初步分析，以了解掌握消費者總體的特徵情況。
二、描述分析應用場景
通過描述性分析計算數據的集中性特徵（平均值）和波動性特徵(標準差值)，以了解數據的基本情況。因此在研究中經常是首先進行描述性分析，再次基礎之上再進行深入的分析。
描述性分析還可用於查看數據是否有異常情況（最小值或最大值查看），比如數據中出現-2，-3等異常情況。
導入的數據出現異常值三、常見的描述指標
最大值、最小值可用來檢驗數據是否存在異常情況。平均值、中位數是用於描述數據的集中趨勢指標。標準差是用於描述數據的離散趨勢指標。如果比較單位不同（或數值相差太大）的兩組數據時，採用變異係數比較離散程度。峰度和偏度通常用於判斷數據正態性情況，峰度的絕對值越大，說明數據越陡峭，峰度的絕對值大於3，意味著數據嚴重不正態。同時偏度的絕對值越大，說明數據偏斜程度越高，偏度的絕對值大於3，意味著嚴重不正態（可通過正態圖查看數據正態性情況）。
四、案例應用
目標：對各類居民消費指數進行統計描述
Step1：將分析項拖拽至選框中，點擊「開始描述分析」
SPSSAU分析界面Step2：生成分析結果，下表為描述性分析輸出指標：
基礎指標
深入指標Step3：結果分析，SPSSAU系統同時會生成分析建議和智能化分析，結合軟體所給出的建議以及自己的分析，對結果進行整理。
SPSSAU智能分析
均值對比圖以『食品菸酒類居民消費價格指數』為例（以下簡稱食品類消費指數），對上表數據進行分析可知：
（1）集中趨勢指標：可見食品類消費指數均值為101.923，中位數為102.000，兩者差異不大，說明數據基本對稱分布。
（2）離散趨勢指標：食品類消費指數方差為0.832，最大值為103.500，最小值為100.700，兩者之差為全距2.8，說明數據較為穩定，波動不大。
（3）參數估計：可見食品類消費指數均數的標準誤為0.253，相應的總體均數95%置信區間為101.427~102.419
（4）分布特徵指標：總指標峰度為-1.160，偏度為0.186。
五、其他說明
1、一般採用平均值加標準差來描述數據的整體情況。
2、當數據呈現嚴重偏態時，採用中位數描述數據的整體水平情況，而不是平均值。
3、除了使用描述性分析外，也建議使用箱線圖直觀展示數據分布情況。
更多分析方法說明可登錄SPSSAU官網查看並進行在線分析。