spss的数据挖掘方法 Spss statistics与Spss Modeler应用领域有哪些？
Spss statistics与Spss Modeler应用领域有哪些？
Spss统计和Spss Modeler的应用领域和场景有哪些？在哪些行业中使用最多、最广泛？他们有多厉害？不喜欢的人。;不懂Python编程，如果同时掌握这两个软件和统计理论知识，能胜任什么工作？
Spss statistics和Spss Modeler都是关于数据方向的软件，其中Spss statistics更倾向于数据分析，而Spss Mod
spss是开源数据挖掘工具吗？
Spss不是一个开源的数据挖掘工具，你需要购买许可证来激活它。
做数据分析（数据挖掘）spss和Python哪个好？
单纯说哪个好是没有意义的，要看你用它做什么。
让我来帮你区分这些术语。
1)分析工具:Excel、SPSS、Tableau属于分析工具的范畴；
2)分析语言:Python和R都是分析脚本语言。
分析工具如果再细分，可以分为统计工具和挖掘工具。
1)统计工具:比如Excel/Tableau/PowerBI都是统计工具。这些工具很简单，都是基于统计的分析工具(比如分类汇总)。通过统计指标，可以查看规律、变化、趋势等。对业务做出商业判断并给出适当的商业策略。因此，这类工具侧重于业务描述性分析(业务规则、业务变化、业务周期)，一些常用的分析方法包括:比较分析、分布分析、结构分析、趋势分析等。
2)挖掘工具:像SPSS/SAS这样的类属于挖掘工具。这种挖掘工具侧重于探索隐藏的商业知识和模式。挖掘工具侧重于业务影响因素分析、预测分析等。，并注意分析模型(比常规分析方法更复杂)。分析模型中不一定有统计指标，而是模式。常用的分析模型:影响因素分析(相关/方差/权变分析)、数据预测模型(回归预测/时间序列预测)、分类预测模型(决策树、神经网络、支持向量机等。)，当然还有很多其他的模型，比如聚类，关联等等。
理论上，使用高级数据挖掘器工具也可以用于数据的常规统计分析，即可以实现Excel，理论上也可以实现SPSS。但坦白说，用挖掘工具做统计工具分析，效率不如统计工具。
然而，目前大多数公司都在使用Excel/SQL做数据分析，这表明他们并不 对于复杂的业务问题，不需要更高级的分析工具，简单的工具对于通常的业务数据分析就足够了。
最后，让 让我们来谈谈分析语言Python/R。
3)分析语言。
当然，你也可以认为分析语言本身也是一种分析工具。It 只是这个分析工具与Excel/SPSS不同。Excel/SPSS只能通过拖拽实现数据分析结果，而Python/R需要通过编写脚本和代码来运行分析。
作为一个工具，Excel/SPSS内置并封装了很多常用的分析方法和模型，所以你不用 不需要花太多时间去想如何实现它，甚至有时你不需要。;不需要知道数据公式和原理(如果知道就更好了)。你只需要专注于业务层面，就可以实现业务数据分析，得到好的分析结果。
但是，如果您的公司需要一些特殊的分析模型，或者需要对原有模型进行修改或优化，而分析工具不支持。;t支持，那么你就要使用分析语言Python来实现定制的分析过程。而且，当你使用Python分析语言时，你必须了解分析模型的原理和实现以及一系列的编程技巧，所以你必须花费大量的时间在如何实现模型和can 不要专注于解决商业问题。所以相对于分析工具，Python的优点是可以随意修改或定制模型，可以自动实现分析过程，但缺点也很明显(分析复杂，周期长，效果不一定好)。当你有了定制，你就失去了简单；功能强了就增加了复杂度，有得必有失。
因此，我不。;不建议普通人学习Python。Excel/SPSS因为学习难度高，学习周期长，不一定好用有效。除非你有编程能力，否则转Python还是比较容易的。
关于就业，最后:
-实际情况，目前绝大多数企业，业务简单到只需要使用Excel等分析工具就可以解决工作中80%的业务问题，一些复杂的问题只需要使用SPSS就可以基本解决；
当然，如果你说你了解Python/Hadoop，它 这绝对是伪装成b的加分项，虽然很多公司领导不这么做。;我甚至不知道这两个英语单词是什么意思。
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