品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

我们做数据分析，很多时候是为了预测数据服务的。比如通过研究本年度产品销售相关的数据，可以预测下一年度的销售额，从而为产品的备货、货架安排等做准备。要做到数据的预测，一般要先创建模型，然后再通过模型计算预测数据。那么，SPSS如何进行预测数据分析，SPSS如何进行数据合并分析？接下来，让我们一起来学习下吧。

一、SPSS如何进行预测数据分析

数据预测的难点在于创建模型，SPSS提供了丰富的统计分析方法，很适合用来创建模型并进行数据预测。那么，SPSS到底如何进行预测数据分析？

1、刚拿到数据时，我们可能并不清楚数据的分布趋势，因此很难直接创建模型。鉴于此，我们需要先初步查看数据的分布特点，然后再据此选择模型。

在初步查看数据分布特点时，我们一般会先画散点图。因为通过散点图我们可以看到因变量随自变量变化的情况，比如呈线性分布、对数分布等。如图1所示，打开SPSS的图形菜单，即可使用“图表构建器”画散点图。

2、在SPSS的图表构建器中，我们可以使用SPSS提供的图库快速绘制各种常用图表。如图2所示，在底部的图库功能区中，点击散点图/点图分类，然后，将右侧的第一个散点图缩略图拖放到上方的图表构建区域中。

3、将散点图缩略图拖放到图表构建区后，图表左侧与底部会出现Y轴、X轴的填充选项。如图3所示，将销售额移动到Y轴选项区域，将客流量移动到X轴选项区域，即可完成散点图的数据填充。

需要注意的是，当前图表预览使用的是示例数据（即SPSS虚拟的数据），如果要浏览当前数据的散点图，需要点击确认输出。

4、输出的散点图如图4所示，可以看到“客流量”与“销售额”之间存在着线性相关关系，我们可以据此创建线性模型。

5、我们已经从上述散点图的绘制中得出数据符合线性模型的结论。接下来，我们可以使用SPSS的回归分析功能，进行线性模型的创建。

6、在SPSS的线性回归分析功能中，如图6所示，将“销售额”添加到因变量，将“客流量”添加到自变量。在分析方法中，我们可以选择“输入”。其他的设置可以保持默认预设，然后点击确定。

7、线性回归分析的结果如图7所示，该模型的R方为0.846，接近于1，说明模型的拟合优度高；在ANOVA分析结果中，回归方程的显著性小于0.001，说明检验结果显著；在系数检验结果中，客流量的系数显著性<0.001，结果显著,但常量系数显著性为0.916>0.05,结果不显著。

根据以上分析结果，我们可以写出模型方程式为y=12.296x。后续预测数据时，只要将客流量数值输入，即可预测销售额情况。

二、SPSS如何进行数据合并分析

如果每个月都有新的销售数据要统计，一般要将数据合并起来运算。虽然数据可以在excel手动合并后再导入SPSS，但操作起来既繁琐，又容易出错。那么，SPSS怎么才能快速将新增的销售额数据合并起来分析？我们可以使用SPSS的“合并文件”功能实现。

1、依次点击SPSS的数据-合并文件-添加个案功能，该功能可以将相同变量的个案数据合并在一起。

2、在添加个案功能中，选择需要合并的数据集。需要注意的是，其他非SPSS Statistics的数据文件需要导入SPSS成为数据集后才能合并。

3、如果合并的数据集中有相同的变量，SPSS会自动识别并添加到“新的活动数据集中的变量”中。如果有其他无法自动匹配的变量，可以手动匹配，但更建议大家合并前将变量修改为一致。

另外，建议大家勾选“指示个案源变量”，方便后续查看数据来源。

4、合并后的数据如图11所示，在“source01”列可以查看合并的数据来源，其中0代表原有数据，1代表新添加的数据。

三、小结

以上就是关于SPSS如何进行预测数据分析，SPSS如何进行数据合并分析的相关内容。我们在做数据预测时，可以先画散点图看一下数据的分布特点，特别是自变量随着因变量的变化特点。然后再根据数据的分布进行模型的创建，SPSS的回归分析功能，可以创建线性、曲线等回归模型，大家可以多多尝试。

作者：泽洋