在SPSS的数据编辑器窗口中，不仅可以对打开的数据文件进行增加、删除、复制、剪切和粘贴等常规操作，

还可以对数据文件中的数据进行排序、转置、拆分、聚合、加权等操作，对多个数据文件可以根据变量或个案进行合并。

可以根据需要把将要分析的变量集中到一个集合中，打开时只要指定打开该集合即可，而不必打开整个数据文件。

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spss软件功能

一、支持多种编程语言，实现任意扩展

现在，创建和共享基于R、Python、Java或SPSS语法的扩展比以往任何时候都更加容易，可以在新的扩展菜单中实现用于扩展的定制对话框构建程序

定制对话框构建程序可实现增加新控件、现有控件的新属性、对话框的菜单位置的新选项以及更新的界面

▲您可以指定将定制对话框安装到安装对话框时创建的新子菜单。您还可指定是将定制对话框安装到所有窗口类型(“数据编辑器”、“语法”和“查看器”)还是仅安装到特定窗口类型

▲现在支持以下控件：字段选择器、数据集选择器、日期控件、安全文本控件、颜色选取器、表控件和选项卡控件

▲可以根据其他控件的状态启用或禁用控件

▲您可以指定目标列表的最小或最大字段数。还可以指定多选列表框的最小或最大所选项数

▲您可以指定组合框控件是否可编辑。控件可编辑时，会在运行时输入定制值

▲可以将标签放置在以下控件的左侧：组合框、文本控件、数字控件和文件浏览器

▲针对生成项列表的控件，可在生成的语法中项之间指定定界符。此属性适用于目标列表、字段选择器、表控件和列表框控件

▲您可以指定以下控件类型的文本区域的宽度：文件控件、数字控件和安全文本控件

▲可在其上放置控件的画布上功能列数增加为四列。先前，仅支持三个功能列

▲您可以将文本控件的内容指定为数据集名称(在运行时进行验证)

▲您可以指定如何处理带单引号或双引号的值中内部引号。此属性适用于以下控件类型：文本控件、表控件、组合框和列表框

二、通过扩展中心，自由下载新功能

除了通过编程语言实现扩展功能，IBM SPSS Statistics提供Extension Hub，可轻松地下载、更新和除去扩展，试用当前一些新功能

这些扩展内容是通过SPSS Statistics语法、Java、R、Python 2或Python 3开发好的组件，可直接下载使用，目前已经有近百个应用程序可供下载

三、更智能的数据导入与导出

现在，将数据导入和导出IBM SPSS Statistics比以往任何时候都更加容易，只需一次单击即可导入和导出常见文件格式

四、读取和写入 Excel 文件

根据具有相同格式的值的指定百分比确定列的数据格式。先前，如果列中所有值不具有相同格式，那么为字符串格式分配列。现在，可以指定用于确定格式的值的百分比。缺省设置为95%

▲忽略隐藏的行和列

▲从字符串值移除前导空格和尾部空格

▲写入 Excel 数据文件时指定工作表名称

▲将命名工作表追加到现有Excel 工作表

▲将变量标签而不是变量名称写入Excel 文件

五、读取文本数据文件

读取文本数据文件

▲用于读取 CSV 数据文件的简单且灵活界面。

▲可更灵活地读取文本数据文件，包括自动检测数据格式和更好地处理日期和时间值

1、全面的统计工具在一体化的集成界面中工作，运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。2、与开放源码集成通过专门扩展，利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用我们的扩展中心提供的 130 多项扩展，或者构建您自己的扩展并与同行共享，以创建个性化解决方案。3、轻松进行统计分析使用简单的拖放界面来访问各种功能，并跨多个数据源工作。此外，灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。4、数据准备轻松识别无效值，查看缺失数据的模式，汇总变量分布，并使用为名义属性设计的算法。5、查看定价并购买创建更可靠的模型，测试其稳定性，并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。6、高级统计信息分析具有唯一特征的数据，描述因变量和自变量之间的关系，并分析事件历史记录和持续时间数据。7、回归预测包含多个类别的分类结果，构建非线性关系模型，并从数十种可能性中找到最佳预测变量。8、定制表格汇总相关数据，以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft[gf]ae[/gf] Office 应用程序中。9、缺失值检查数据，发现缺失的数据模式，然后通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。10、类别直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据，并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。11、复杂样本通过将样本设计融入至调查分析中，计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。12、联合分析通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模，更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。13、准确测试分析数据库中的偶发事件，或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。14、预测无论数据集大小或变量数目多少，都能快速可靠地预测未来状况，同时高效地更新和管理预测模型。15、决策树创建分类和决策树，帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系，并预测未来事件。16、直接营销执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。17、神经网络探究数据中微妙或隐藏的模式，发现数据中更复杂的关系，进而生成性能更佳的预测模型。

李清照（约1084年―1156年），号易安居士。

公元1085年出生在山东济南，她的母亲在她一岁左右时去世，十多岁时随父亲李格非居住在汴京（今河南开封）。十六岁时以一首咏海棠词《如梦令》名动京城，一年后又以和苏门四学士之一张耒诗两首，诗名昭著。

十八岁时嫁给了年长她三岁的太学生赵明诚，缔结了一段让旁人艳羡不已的婚姻，婚后两人赌书斗茶，诗酒唱和，共治金石之学，宛如神仙眷侣。可惜世事弄人，不久就发生靖康之变，北宋灭亡，李清照奔波多地，转运夫妇二人所收藏文物，然而在战火乱离中散失甚多。后赵明诚病死，李清照再嫁，所遇非人，告官离婚。她一生中颠沛流离，尝尽悲欢离合，却不曾失却个性。

她博学强记，创作甚多，爱酒爱赌，游戏度日，却又爱国忧民，感时伤世，在她的身上大宋风流体现得淋漓尽致。宋代婉约词派代表，有“千古第一才女”之称。

向来春夜喜雨，九百多年前的北宋汴京城夜里也落了一场雨。这场雨虽下得稀疏，风却刮得急猛，天破晓时，已是满地红花堆积。

小楼里的人却是一夜浓睡，宿醉初醒，这才睡眼惺忪问正在卷门帘的仆人：“我种的海棠花还好吧？”

被问的人随口答道：“放心，海棠很好啊。”

“怎么可能！知道吗？明明绿的叶子长起来了，前些天还正艳的红花该是已经被雨打落得没剩多少了吧。”屋内的人似乎是在反驳，又似乎是在自言自语，似乎带点恼怒，又似乎有淡淡的忧伤。

醒来的人坐到窗边，带着几分残存的酒意，看着枝头越发稀疏的海棠，又向上望了望水洗后的青天，执笔缓缓写下“如梦令”三个字：

昨夜雨疏风骤，浓睡不消残酒。

试问卷帘人，却道“海棠依旧”。

知否？知否？应是绿肥红瘦。

——李清照《如梦令》

这首词悄悄地从深深庭院里传颂了出去，一时间受到了当时文人的击节称赏，名震朝野。当他们知道“绿肥红瘦”一语竟创自妇人之手时，更是大奇。没多久就得知这位“女流翰苑之才”是本朝礼部员外郎李格非之女——李清照。

此时的李清照青春年少，正如一朵开得正盛的海棠花。但她似乎已经意识到韶光易逝，青春易老的忧伤。淡淡的。