如何用spss求某一类占总的百分比是多少？
1.打开spss19.0软件，进行如图操作。
spss25占多大内存？
spss的早期版本对系统要求较低。
比如spssll.0，只要32mb内存，在完整安装的情况下，90mb左右的硬盘空间就够了。
之前的windows6.0版spss只需要28m左右的硬盘空间就可以完成安装。
spss回归分析的各项参数怎么看？
首先，让我们s解释为什么每个符号b代表回归系数，标准化回归系数代表自变量，即预测变量和因变量之间的相关性。因为标准化时自变量和因变量的单位可以统一，所以结果可以更准确，减少不同单位带来的误差。t值是对回归系数进行t检验的结果。绝对值越大，sig越小，代表t检验的显著性。在统计学上，siglt0.05一般被认为是系数检验显著的，表示你的回归系数的绝对值显著大于0，说明自变量可以有效地预测因变量的变化。你可能在做这个结论的时候犯了一个错误，就是你有95%的把握结论是正确的。
回归检验首先看anova表，也就是f检验，它代表了对你回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验。如果siglt为0.05，则说明至少有一个自变量可以有效预测因变量，在书写数据分析结果时一般可以不报。
然后看系数表，看标准化回归系数是否显著。每个自变量都有相应的回归系数和显著性检验。
最后看型号汇总表。r平方被称为决定系数。它是自变量可以解释的方差与因变量总方差的比值，代表回归方程对因变量的解释程度。报告时，报告调整后的r-squar
从零开始，如何学习数据挖掘？
作为一个有两三年数据科学经验的人，我想用自己对数据科学的浅薄经验来回答这个问题。
要从头开始学习数据挖掘，首先需要了解数据挖掘是做什么的。
百度百科的定义是:数据挖掘是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程，数据挖掘横跨多个领域，涵盖统计学、数学、机器学习和数据库，是一门交叉学科。
因此，学习数据挖掘需要学习多种知识。
如果是毕业工作的小伙伴，建议先从编程能力入手，实现一些数据分析需求。因为工作中可能没有太多的学习时间。有时候要边工作边学习，就要有一定的工程能力，满足老板的一些数据分析需求。适合数据挖掘的语言有python、r、sas、sql。python的优点是在工作中认识更多的开发者，容易沟通。近年来，python也是非常流行的语言。推荐书籍:《跟老齐学python》、《笨方法学python》、《利用python进行数据分析》等。在线课程:
等等。我对r语言没有什么经验，所以我可以不推荐。sas语言被金融机构广泛使用，因为它是闭源的，从信息安全的角度来看更合适。推荐书籍:《thelittlesasbook》、《深入解析sas》等。sql语言比较简单，可以在工作中学习，不建议使用。
刚才提到实现一些数据分析需求也可以帮助数据挖掘，因为数据挖掘不仅仅是刚才提到的交叉学科，还需要学习我们的业务，才能让项目落地，产生价值。比如我们的数据挖掘是基于金融业务还是电子商务业务，那么我们就要学习金融业务或者电子商务业务的相关知识。那么数据分析就是锻炼商业敏感度的好方法。要想让数据挖掘产生价值，业务经验很重要，这是很多从业者容易忽略的一点。
如果后期进阶，一定需要数学基础和机器学习算法，因为很多机器学习算法甚至深度学习都是基于数学和统计理论的。这也是为什么市面上的数据挖掘工程师、算法工程师、数据分析师更喜欢数学专业的人的原因。数学推荐书籍:《高等数学》、《高等代数》、《概率论与数理统计》等。算法推荐书籍:《统计学习方法》，《机器学习》，周志华。
至于大数据知识的学习，也很重要。当公司在发展后期积累了大量的数据后，学习一些大数据挖掘框架如hadoop、spark也是很有必要的。所以最近也有了新的定位。大数据算法工程师也需要大数据方面的经验。
所以总的路线是:编程语言，数据分析与实践，积累业务经验，数学基础与机器学习算法，大数据框架。
当然，每个人的背景不一样，所以学习路线可能会不一样，但是提到的这几点个人认为很重要。也欢迎有不同看法的大牛来讨论。
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