实验1 数据挖掘工具的使用
数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作

数据挖掘实验报告-实验1-W e k a基础操作学生实验报告学院:信息管理学院课程名称:数据挖掘教学班级: B01姓名:学号:实验报告课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师学号姓名行政班级实验项目实验一: Weka的基本操作组员名单独立完成实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016.09.281. 实验目的和要求:(1)Explorer界面的各项功能;注意不能与课件上的截图相同,可采用打开不同的数据文件以示区别。
(2)Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍;①Explorer-Preprocess-edit,弹出Viewer对话框;②Weka GUI选择器窗口-Tools | ArffViewer,打开ARFF-Viewer窗口。
(3)ARFF文件组成。
2.实验过程(记录实验步骤、分析实验结果)2.1 Explorer界面的各项功能2.1.1 初始界面示意其中:explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面,也是使用weka最简单的方法。
Experimenter:实验者选项,提供不同数值的比较,发现其中规律。
KnowledgeFlow:知识流,其中包含处理大型数据的方法,初学者应用较少。
Simple CLI :命令行窗口,有点像cmd 格式,非图形界面。
2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍(1)任务面板Preprocess(数据预处理):选择和修改要处理的数据。
Classify(分类):训练和测试分类或回归模型。
Cluster(聚类):从数据中聚类。
聚类分析时用的较多。
Associate(关联分析):从数据中学习关联规则。
Select Attributes(选择属性):选择数据中最相关的属性。
Visualize(可视化):查看数据的二维散布图。
(2)常用按钮Openfile:打开文件Open URL:打开URL格式文件Open DB:打开数据库文件Generate:数据生成Undo:撤销操作Edit:编辑数据Save:保存数据文件,可实现文件格式的转换,比如csv 格式文件向ARFF格式文件转换等等。
weka实验报告总结

weka实验报告总结
Weka是一款非常流行的机器学习和数据挖掘工具,用于实现各
种数据分析任务。
下面是对Weka实验报告的总结:
在本次实验中,我们使用Weka工具进行了一系列的数据挖掘和
机器学习实验。
我们首先对数据集进行了探索性数据分析,包括数
据的统计特征、缺失值处理、异常值检测等。
通过这些分析,我们
对数据集的特点有了更全面的了解,并为后续的实验做好了准备。
接下来,我们使用Weka提供的各种机器学习算法进行了模型的
训练和评估。
我们尝试了多种算法,包括决策树、支持向量机、朴
素贝叶斯等。
通过对比不同算法在训练集和测试集上的表现,我们
评估了它们的性能,并选择了最合适的算法作为我们的模型。
在模型训练过程中,我们还进行了特征选择和特征工程的实验。
通过选择最相关的特征或者提取新的特征,我们尝试提高模型的性
能和泛化能力。
同时,我们还使用交叉验证等方法来评估模型的稳
定性和鲁棒性。
最后,我们对模型进行了性能评估和结果分析。
通过计算准确
率、召回率、F1值等指标,我们评估了模型的分类效果。
同时,我们还进行了误差分析,找出模型在分类错误的样本上的共同特征,以便进一步改进模型。
综上所述,本次实验中我们使用Weka工具进行了一系列的数据挖掘和机器学习实验。
通过探索性数据分析、模型训练和评估、特征选择和工程,以及性能评估和结果分析,我们得到了一个具有较好性能的模型,并对数据集有了更深入的理解。
这些实验为我们进一步研究和应用机器学习提供了有益的经验和启示。
数据挖掘的5种工具与技巧

数据挖掘的5种工具与技巧数据挖掘是对海量数据进行分析和提取有用信息的一项技术。
在大数据时代,数据挖掘已经成为了产业、政府和学术中不可或缺的技术之一。
而取得好的数据分析和挖掘结果,要依赖于有效的工具和技巧。
本文将讨论数据挖掘中5种必备的工具和技巧。
一、PythonPython是数据挖掘中最重要的编程语言之一。
它是一种通用编程语言,具有数据分析的功能。
Python拥有丰富的库,比如PyBrain、Scikit Learn、NumPy和Matplotlib等等。
这些库能够帮助开发者进行机器学习、数据清理、数据分析和可视化等工作,极大地简化了数据挖掘的复杂度。
值得一提的是,Python通过在线资源的分享和社区的互动,其资料和案例丰富,成为了有史以来最流行、最受欢迎的编程语言之一。
二、R语言与Python类似,R语言也是数据分析及挖掘领域非常重要的语言之一。
R语言具有数据分析和建模的强大功能,拥有大量成熟的包和工具来帮助人们进行分析和数据可视化的工作。
与Python 不同的是,R语言更加注重数学和统计分析的工具,是一种专门用于数据处理的语言。
此外,R语言的使用非常灵活,可以进行大多数的数据挖掘任务。
三、SQLSQL是一种结构化查询语言,主要应用于关系型数据库的管理和查询。
它是在1970年代诞生的,至今仍然是操作数据库最重要的语言之一。
SQL提供了许多关于数据的分析和筛选的函数,并通过数据库的查询功能来过滤出所需的数据,例如GROUP BY、HAVING、JOIN等等。
这使得SQL成为了处理大型数据的有效语言。
四、TableauTableau是一种数据可视化工具,适用于快速可视化和分析数据。
它提供了丰富的可视化方式,例如线图、条形图、饼图、地图和散点图等。
Tableau把数据和图表联系起来,在交互式的平台上帮助用户了解数据背后的趋势和洞察。
这种工具能够简化数据分析的复杂性,提高数据的可读性,让人们更好地理解数据中隐藏的信息。
如何使用数据挖掘工具Clementine——以我国图书情报类期刊学术影响力评价为例

T k n hn s irr n nom d n Ju as A a e c a igC iee Lbaya dIfr a o o r l ’ c d mi n
I a tE au t n a n Emprc sa c mp c v l ai s A o i a Re e rh il
以我 国图书情报 类期 刊学术 影 响力评 价 为例
李 许 扬 阳 培
( 北京协 和 医学院 医学信 息研 究所 ,北 京 102) 000
( 摘 要)本文首 先简要介绍了数据挖掘工具 geel 的特 点及若干基本功能 ( l nn m te 即若干模块) ,然后 以基 于 《 中国期刊 高
D : 0.9 9 i n.0 8—0 2 .0 2. 1 0 5 OI1 3 6 s 1 0 s 8 1 2 1 O .3
[ 中图分类号]G5 . ( 215 文献标识码) [ A 文章编号]10 — 81( 1) 1 04 0 08 02 2 2 O — 1 0 6— 4
Ho t e Clme t e a Da a l n n o w o Us e n i sA t n t g To l n v
lg yce d ̄ o hns u a 2 1 e i )pbse yITC h ae vl t e cdmcipc b s g II t i e f i e or l 00vro ulhdb / ,t ppr a a dt iaae i m at yui id id n C e j n s( sn i S e e ue hr n
该软件将一系列数据处理程序或技术整合成相互独立的模块例如将聚类决策树神经网络关联规则等多种数据挖掘技术集成在直观的可视化图形界面中并采用图形用户交互式界面因此对于不谙编程但又经常面临大量数据处理任务的用户来说它的确要比excel更易用更高效而且处理方法有重用性即这次构建的数据流经保存后可在下一个类似任务中稍做修改便可使用或者一条数据流可以支持相似数据的分析不需要再翻看复杂的编程手册在excel里频繁使用各种函数整理数据等
学习使用SPSS进行数据挖掘

学习使用SPSS进行数据挖掘第一章 SPSS简介SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,由IBM公司开发。
它提供了强大的数据分析和数据挖掘功能,被广泛应用于社会科学研究、商业决策分析等领域。
SPSS具备使用简便、功能强大、结果可靠等特点,成为数据挖掘工作者的首选工具。
第二章数据预处理在进行数据挖掘之前,首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
数据清洗是指通过识别和纠正数据中的错误、缺失、异常、重复等问题,确保数据质量的过程。
数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的数据集的过程。
数据转换是将原始数据转换成适用于数据挖掘算法的形式,包括数值化、正规化、离散化等处理。
数据规约是对数据集进行降维处理,去除冗余信息,以提高数据挖掘效率。
第三章数据探索数据探索是通过可视化和统计分析等手段,对数据的特征和内在关系进行探索和发现。
在SPSS中,可以使用图表、频数分析、描述性统计等工具进行数据探索。
例如,可以通过绘制直方图、散点图等图表,观察数据的分布和趋势。
频数分析可以统计各类别的频数和频率,帮助理解数据的分布情况。
描述性统计可以计算各变量的均值、方差、标准差等统计指标,揭示数据的集中趋势和离散程度。
第四章数据挖掘算法SPSS提供了多种数据挖掘算法,如聚类分析、分类分析、关联规则等。
这些算法可以从不同角度解析数据,挖掘数据背后的隐藏信息。
聚类分析是将相似对象划分到同一类簇的过程,帮助识别数据中的类别。
分类分析是建立预测模型,根据已有特征对新数据进行分类。
关联规则分析是挖掘数据中的关联关系,发现项之间的频繁组合。
第五章模型评估与优化在使用SPSS进行数据挖掘时,需要对构建的模型进行评估和优化。
模型评估是通过一系列评估指标,对模型的精确度、鲁棒性、稳定性等进行评估。
常用评估指标包括准确率、召回率、F值、ROC曲线等。
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用

实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程,对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念;2、数据挖掘流程;3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面;2、理解工作流的模型构建方法;3、安装、运行Clementine12.0软件;4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析;2、数据挖掘流程分析;3、Clementine12.0下载与安装;4、Clementine12.0功能分析;5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么?2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流(购物篮分析)。
实验部分一、Clementine简述Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司,对Clementine产品进行重新整合和开发,现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台,Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型,进而应用到商业活动中,帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比,Clementine其功能强大的数据挖掘算法,使数据挖掘贯穿业务流程的始终,在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题,企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据,相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
数据挖掘工具使用心得分享

数据挖掘工具使用心得分享数据挖掘是现代信息时代的关键技术之一,而数据挖掘工具则是数据挖掘实现的重要途径。
数据挖掘工具越来越多,越来越强大,让数据挖掘变得越来越简单,也越来越普及。
在实际的应用中,不同的数据挖掘工具可以拥有不同的优势,这也就需要使用者有所取舍并掌握不同工具的使用技巧。
一、R语言R语言是自由软件,是一种适用于数据分析、统计建模的编程语言和软件环境。
它是许多统计模型的实现者之一,提供了许多的算法和统计方法。
R语言在统计分析和数据可视化方面能够发挥巨大的优势,很多数据科学家认为它在数据挖掘中发挥的作用是不可替代的。
R语言的学习曲线略高,但是只要你掌握好了它的实现方式,你就可以从中获得大量的选项和自由度。
二、PythonPython是另一种流行的用于数据挖掘和机器学习的编程语言,具有简单的语法和清晰的代码风格。
它的强大之处在于可以轻松访问和处理数据,并配备了各种语言库、工具和框架,可以针对各种不同的挖掘和模型训练算法。
Python拥有功能强大的数据分析库,例如NumPy、SciPy和Pandas,这些库可以支持数据的统计分析和处理,因此在数据分析领域中得到了广泛的使用。
三、SQLSQL(Structured Query Language)是一种标准化的数据库语言,几乎所有的数据库都支持SQL,这也就使SQL成为非常重要的数据挖掘工具之一。
通过SQL,可以对数据库进行许多数据运算和操作,例如数据提取、数据分析、数据整合和数据建模等。
SQL具有读取、分析和处理大量信息的能力,而这些信息可以来自不同的来源,例如企业的ERP和CRM系统,这使得它成为进行大规模数据挖掘的理想工具。
四、WEKAWEKA是一个开放源代码的数据挖掘工具,它提供了一系列的数据挖掘算法,例如分类、聚类、关联规则挖掘、数据预处理和可视化。
WEKA不仅能够自动化数据挖掘过程,而且可以支持自定义算法和数据处理流程,帮助让用户快速开发数据挖掘解决方案。
数据挖掘实验报告-数据预处理

数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术,通过对实际数据集的处理,提高数据质量,为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代,数据的规模和复杂性不断增加,而原始数据往往存在着各种问题,如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理,将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此,数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集,该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录,包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术(一)数据清洗1、处理缺失值首先,对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现,“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值,采用了两种处理方法:一是如果缺失比例较小(小于5%),直接删除含有缺失值的记录;二是如果缺失比例较大,采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察,发现了一些明显不合理的数值,如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据,采用了基于统计的方法进行识别和处理,将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
(二)数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源,存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中,对“销售数据”进行了集成处理,通过对关键字段(如产品名称、销售日期)的比较和合并,消除了重复的记录,并确保了数据的一致性。
(三)数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响,对销售数量和销售价格进行了标准化处理,使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段,如销售价格,采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据,以便于后续的数据挖掘算法处理。
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实验1 数据挖掘工具SPSS的使用实验目的了解统计与数据挖掘工具SPSS的运行环境、窗体结构等,掌握SPSS的安装与运行、数据的输入与保存、数据表的编辑与修改。
实验内容1、SPSS的安装与运行2、查看SPSS窗体的主菜单有哪些主要功能3、数据的输入与保存4、数据表的编辑与修改实验条件1.操作系统:Windows XP SP22.SPSS13。
1实验要求1、练习实验内容1。
2、练习实验内容2。
3、试录入以下数据文件,并按要求进行变量定义。
1)变量名同表格名,以“()”内的内容作为变量标签。
对性别(Sex)设值标签“男=0;女=1”。
2)正确设定变量类型。
其中学号设为数值型;日期型统一用“mm/dd/yyyy“型号;生活费用货币型。
3)变量值宽统一为10,身高与体重、生活费的小数位2,其余为0。
4)在实验报告单上记录数据库中各个变量的属性,即将variable view下的表格内容记录到实验报告单上。
5)将数据保存为student.sav的数据表文件,以备在后续的实验中使用。
4、搜集数据,建立一个数据文件记录你所在宿舍学生下列情况,学号、姓名、姓别、年龄、籍贯、民族、家庭电话号码、出生年月、学期平均成绩、评定成绩等级(优、良、中、差)、兴趣爱好等,给出合理的变量名、变量类型、标签及值标签、测度水平,并在SPSS中设置变量类型和录入数据,将文件保存为roommember.sav,以备在后续的实验中使用。
将操作步骤、变量视图下的变量设置情况、数据视图下的数据记录到实验报告中。
实验思考与练习1、如何把外部的数据文件(如EXCEL,SQL SERVER数据库表等)导入SPSS中。
2、在定义变量时,数值[Value]变量值标签如何使用,试举例说明。
3、在定义变量时,标签[Label]变量标签有什么作用?4、数据和转换菜单中各子菜单有怎样的功能,试通过练习自行总结。
实验步骤及指导1、SPSS的运行1)单击Windows 的[开始]按钮(如图1-1所示),在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击。
图1-1 SPSS启动2)在弹出窗口中选择所需下一步完成功能对应的单选按钮(如图1-2所示),然后点击确定按钮进行相应的界面,或者单击关闭按钮或标题栏上的关闭按钮直接进行SPSS系统主窗口。
3)在弹出窗口中选择“输入数据”,然后点击“确定”按钮,进入系统数据输入窗口(系统主窗口)4)退出SPSS选择主窗口文件(File)菜单中的退出(Exit)或单击标题栏上的关闭按钮退出SPSS。
2、SPSS的主窗口SPSS13.0主菜单包括十个菜单(如图1-3所示):1)文件(File):用于新建SPSS 各种类型文件,打开一个已存在的文件,从文本文件或其它数据源读入数据。
2)编辑(Edit):用于撤消操作、剪切、复制、粘贴、查找、改变SPSS 默认设置等。
3)视图(View):运用“视图”菜单显示或隐藏状态行、工具栏、网络线、值标签和改变字体。
4)数据(Data):运用“”菜单对SPSS 数据文件进行全局变化,例如定义变量,合并文件,转置变量和记录,或产生分析的观测值子集等。
5)转换(Transform):“转换”菜单在数据文件中对所选择的变量进行变换,并在已有变量值的基础上计算新的变量。
6)分析(Analyze):“分析”菜单在以前版本中为“统计(Statistics)”,可进行各种统计分析,包括各种统计过程(Procedure),如回归分析、相关分析、因子分析等等。
7)图表(Graphs):“图表”菜单产生条形图、饼图、直方图、散点图和其它全颜色、高分辨率的图形,以及动态的交互式图形。
有些统计过程也产生图形,所有的图形都可以编辑。
8)工具(Utilities):“工具”菜单可以显示数据文件和变量的信息,定义子集,运行脚本程序,自定义SPSS 菜单等。
9)窗口(Window):“窗口”菜单用于选择不同窗口和最小化所有窗口。
10)帮助(Help):“帮助”菜单包含SPSS 帮助主题、SPSS 教程、SPSS 公司主页、统计教练等菜单项。
图1-2 SPSS 启动弹出窗口图1-3 SPSS 主窗口3、SPSS的数据管理(数据输入,编辑,保存)启动SPSS 后,出现的界面是数据编辑器窗口(如图1-3所示),它的底部有两个标签:[Data View(数据视图)]和[Variable View(变量视图)],它们提供了一种类似于电子表格的方法,用以产生和编辑SPSS 数据文件。
[Data View]用于查看、录入和修改数据,[Variable View]定义和修改变量的定义。
如果使用过电子表格,如Microsoft Excel 等,那么数据编辑窗口的许多功能应该已经熟悉。
但是,还有一些明显区别:1)列是变量,即每一列代表一个变量(Variable)或一个被观测量的特征。
例如问卷上的每一项就是一个变量。
2)行是观测,即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品,在SPSS 中称为事件(Case)。
例如,问卷上的每一个人就是一个观测。
3)单元包含值,即每个单包括一个观测中的单个变量值。
单元(Cell)是观测和变量的交叉。
与电子表格不同,单元只包括数据值而不能含公式。
4)数据文件是一张长方形的二维表。
数据文件的范围是由观测和变量的数目决定的。
可以在任一单元中输入数据。
如果在定义好的数据文件边界以外键入数据,SPSS 将数据长方形延长到包括那个单元和文件边界之间的任何行和列。
如果要分析的数据还没有录入,可用数据编辑器来键入数据并保存为一个SPSS 数据文件(其默认扩展名为.sav)。
SPSS数据管理第一步,定义变量:输入数据前首先要定义变量。
定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度(小数位数)、变量标签(或值标签)和变量的格式,步骤如下:单击数据编辑窗口中的[Variable View] 标签或双击列的题头(Var),显示(如图1-4所示)变量定义视图,在出现的变量视图中定义变量。
每一行存放一个变量的定义信息,包括[名称(Name)]、[类型(Type)]、[宽度(Width)]、[小数位数(Decimal)]、[标签(Label)]、[数值(Value)]、[缺失(Missing)]、[列(Columns)]、[对齐(Align)]、[测量(Measure)]等②。
图1-4 定义变量1)名称(Name):定义变量名变量名必须以字母或字符@开头,其他字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。
变量名总长度不能超过8 个字符(即4 个汉字)。
2)类型(Type):定义变量类型SPSS 的主要变量类型有:Numeric(标准数值型)、Comma(带逗点的数值型)、Dot(逗点作小数点的数值型)、Scientific Notation(科学记数法)、Date(日期型)、Dollar(带美元符号的数值型)、Custom Currency(自定义型)、String(字符型)。
单击[Type]相应单元中的按钮,显示如图1-5所示的对话框,选择合适的变量类型并单击[OK]。
图1-5 定义变量类型对话框3)宽度[Width]:变量长度设置数值值变量的长度,当变量为日期型时无效。
4)小数位数[Decimal]:变量小数点位数设置数值值变量的小数点位数,当变量为日期型时无效。
5)标签[Label]:变量标签变量标签是对变量名的进一步描述,变量只能由不超过8 个字符组成,8 个字符经常不足以表示变量的含义。
而变量标签可长达120 个字符,变量标签对大小写敏感,显示时与输入值完全一样,需要时可用变量标签对变量名的含义加以解释。
6)数值[Value]:变量值标签值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述,当变量是定类或定序变量时,这是非常有用的。
单击数值[Value]相应单元,在如图1-6所示的对话框中进行设置。
图1-6 修改变量标签和值标签7)缺失[Missing]:缺失值的定义方式SPSS 有两类缺失值:系统缺失值和用户缺失值。
在数据长方形中任何空的数字单元都被认为系统缺失值,用点号(·)表示。
SPSS 可以指定那些由于特殊原因造成的信息缺失值,然后将它们标为用户缺失值,统计过程识别这种标识,带有缺失值的观测被特别处理。
默认值为没有缺失值[None]。
单击缺失[Missing]相应单元中的按钮,可改变缺失值定义方式,如图1-7所示。
图1-7 改变缺失值的定义方式8)列[Column]:变量的显示宽度输入变量的显示宽度,默认为8。
9)对齐[Align]:变量显示的对齐方式选择变量值显示时的对齐方式:[Left(左对齐)]、[Right(右对齐)]、[Center(居中对齐)]。
10)测量[Scale]:变量的测量尺度正如前面所说的,变量按测量精度可以分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量,定距变量和定比变量经常不加以区别。
如果变量为定距变量或定比变量,则在测量[Scale]相应单元的下拉列表中选择尺度[Scale];如果变量为定序变量,则选择序数[Ordinal];如果变量为定类变量,则选择名称[Nominal]。
如果有许多个变量的类型相同,可以先定义一个变量,然后把该变量的定义信息复制给新变量。
具体操作为:先定义一个变量,在该变量的行号上单击右钮,弹出如图1-8所示的快捷菜单,选择拷贝[Copy];然后用鼠标右钮选择多行,弹出如图1-9所示的快捷菜单,选择粘贴[Paste];再把自动产生的新变量名称(如Var0001、Var0002、Var0003、⋯⋯)改为所要的变量名称。
图1-8 拷贝图1-9 粘贴定义了所有变量后,单击[Data View]即可在数据视图中输入数据。
SPSS数据管理第二步,数据的输入与编辑:定义了变量后就可以输入数据了,数据窗口如图1-10所示。
图1-10 数据文件编辑窗口在数据输入和编辑过程中,可用方向键或鼠标移动到要修改的单元,键入新值。
如果数据文件较大且知道要修改的数据单元的行号,可通过选择数据[Data]=>观测量定位[Go to Case]打开如所图1-11示的对话框,在对话框中观测量编号[Case Number]的右框输入行号来查找特定观测(行)。
如果要查找某变量中的特定值或值标签,选择该变量,再选择编辑[Edit]=>查找[Find]或者按Ctrl+F 打开如图1-12所示的对话框,在查找什么[Search for]右框中输入要查找的数值或标签。
图1-11 直接定位对话框图1-12 数据查找对话框在数据输入和编辑过程中,单击记录前面标有记录号的矩形,选中该行记录,然后单击右键,在弹出的快捷菜单选择删除子菜单删除选定记录。