数据分析术语（spss数据分析术语）

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• 本文目录导读：
• 1、数据分析术语
• 2、数据挖掘
• 3、数据可视化
• 4、数据清洗
• 5、数据分析
• 6、SPSS数据分析术语
• 7、变量
• 8、描述统计
• 9、推断统计
• 10、因子分析
• 11、回归分析

数据分析术语

数据挖掘

数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式和知识的过程。这个过程可以通过各种算法和技术来实现，包括聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等等。数据挖掘在商业、医疗、金融等领域都有广泛的应用。

数据可视化

数据可视化是将数据和信息以图形的方式呈现出来的过程。它可以帮助人们更好地理解数据和信息，发现隐藏的规律和关系。数据可视化可以采用各种图表形式，如折线图、柱状图、散点图、地图等等。

数据清洗

数据清洗是指对数据进行预处理，以去除无效、重复、不完整或错误的数据。数据清洗是数据分析的重要环节，因为只有清洗过的数据才能保证分析结果的准确性和可信度。

数据分析

数据分析是指对数据进行分析和解释的过程，以发现数据中的规律和趋势。数据分析可以采用各种统计方法和技术，如描述统计、推断统计、回归分析、因子分析等等。

SPSS数据分析术语

变量

变量是指在研究中需要测量或控制的属性或特征。变量可以分为自变量和因变量。自变量是独立变量，因变量是依赖变量。

描述统计

描述统计是指对数据的基本特征进行描述和总结的过程。描述统计可以采用各种指标和方法，如平均数、中位数、标准差、频数分布等等。

推断统计

推断统计是指通过样本数据对总体进行推断的过程。推断统计可以采用各种方法和技术，如假设检验、置信区间估计、方差分析等等。

因子分析

因子分析是指对多个变量进行分析，以确定它们之间的共性因素和结构关系的过程。因子分析可以帮助研究者减少变量的数量，从而更好地理解研究对象。

回归分析

回归分析是指通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系的过程。回归分析可以采用线性回归、多元回归、逻辑回归等方法，以预测因变量的取值。

数据分析术语是数据分析过程中必不可少的一部分，熟练掌握这些术语可以帮助研究者更好地理解数据和信息，发现隐藏的规律和关系。SPSS是一款广泛使用的数据分析软件，它提供了多种分析方法和技术，可以帮助研究者进行高效、准确的数据分析。在实际应用中，研究者需要根据实际情况选择合适的分析方法和技术，以达到预期的分析目的。

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