24.1市场购物篮分析 本节的例子采用Clementine系统自带的数据 集BASKETS1n。该数据集是超市的“购物篮” （一次购物内容的集合）数据和购买者个人 的背景数据，目标是发现购买物品之间的关 联分析。

SPSS其实很简单 课本对应的数据文件

1:根据父子身高建立线性回归模型，并检验变量间线性关系是否显著； 2:尝试解释模型中回归系数的现实含义；

利用spss 建立 Logistic 逻辑回归 模型的使用数据源，方便建模测试时使用，如有任何问题，可以私聊信息

5.1.4.3数值归约　 数值归约通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量。 数值归约技术可以是有参的，也可以是无参的。有参方法是使用一个模型来评估数据，只需存放参数，而不需要存放实际数据。 有参的数值归约技术有以下两种，回归：线性回归和多元回归；对数线性模型：近似离散属性集中的多维概率分布。

张文彤、钟云飞《IBM+SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》随书光盘

《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以IBM SPSS Statistics 20.0和IBM SPSS Modeler 14.1为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序/流文件，读者可完整重现全部的分析内容。

本书是IBMSPSS数据分析与挖掘实战案例精粹，书中非常详细地介绍了spss的使用方法，也有大量案例介绍了spss在数据挖掘和分析中的便捷、快速的作用。

本教程涵盖了SPSS的各个分析的教程，适合初学者。PPT已经按章节分好，包含 1、SPSS简介 2、变量、数据文件、系统参数 3、统计描述 4、均值比较和T检验 5、方差分析 6、相关分析 7、回归分析 8、聚类分析与判别分析 9、因子分析 10、非参数检验

Transform 3.1 是用于数据转换的 SPSS 宏，它提供以下功能：对多个变量计算总分，对多个变量计算平均分，均值中心化，标准化，根据变量分数进行组别编码，特征缩放，反向，经典的正态分布转换，Box-Cox 转换，虚拟编码，构造 Box-Tidwell 交互项，排秩，指数计算，对数计算，取绝对值和四舍五入为整数。其中的大部分功能都可以指定分组变量，在子组内进行转换，并且为大部分转换后的变量提供变量标签。此外，拥有中文版与英文版。