
SPSS中如何对数据文件结构进行重组分析_数据分析师考试
不同的分析方法需要不同的数据文件结构,当现有的数据文件结构与将要进行分析所要求的数据结构不一致时,我们需要进行数据文件结构的重组,一般来说数据文件的结构分析为横向和纵向两种结构。
横向结构
横向结构的数据将一个变量组中的不同分类分别作为不同的变量,例如将A,B,C作用下的数值分别作为一个变量进行保存,每一个组是一个观测量,如图:
纵向结构
纵向结构的数据将一个变量组中的不同分类分别作为不同的观测量,例如将A,B,C组作用下的数值作为一个观测量,如图:
数据重组方式的选择
在菜单栏中一次选择“数据”|“重组”命令,打开如下所示“重组数据向导”对话框。
该对话框提供了三种数据重组方式,分别是“将选定变量组重组为个案”、“将选定个案重组为变量”和“转置所有数据”,用户可以根据现有数据的组合方式和将要进行的分析来选择相应的数据重组方式。
由变量组到观测量组的重组
变量组到观测量组的重组将会使数据由横向格式转换为纵向格式,首先打开横向格式保存的数据文件。
1)选择变量组个数
在“重组数据向导”对话框中选择“选定变量组重组为个案”单选按钮,单击“下一步”按钮,弹出下图对话框“重组数据向导-第二步(共7步)”对话框。
在此对话框中选择要重组的变量组个数。这里只有一个变量组(A,B,C),选择“一个”单选按钮。
2)选择要重组的变量
单击“下一步”按钮,弹出如下的“重组数据向导-第三步”对话框。
(1)“个案组标识”选项组 该选项组用于设置对观测记录的便是变量,在下拉框中有3个选项:
使用个案号,选择此项系统会出现“名称”输入框和“标签”列表,用户可以设置重组后序号变量的变量名和变量标签。
使用选定变量,选择此项系统会出现一个右箭头按钮和“变量”列表,选择标识变量,单击右箭头按钮将其选入“变量”列表即可。
无,则表示不适用标识变量。
(2)“要转置的变量”选项组 该选项组用于设置需要进行转置的变量组。“目标变量”下拉框用于指定要进行重组的变量组。指定完成后,选择相应变量,单击右箭头按钮将其选入“目标变量”列表,组成转置的变量组。
(3)“固定变量”列表 如果用户不希望一个变量参加重组,只需要选择该变量,单击右箭头按钮将其选入“固定变量”列表即可。
本例中将A,B,C变量选入“要转置的变量”列表,在“目标变量”后输入框输入“D”。
3)选择索引变量的个数
单击“下一步”按钮,弹出如下“重组数据向导--第四步”对话框
该对话框用于设置重组后生成的索引变量的个数,一个或者是多个,也可以选择无,标识把索引信息保存在某个要转置重组的变量中,不生成索引变量。本例选择创建“一个”索引变量。
4)设置索引变量的参数
继续单击“下一步”,弹出如下菜单“重组数据向导--第5步”对话框。
索引值是什么类型选项组:该选项组用于设置索引值的类型,用户可以选择有序数组或变量作为索引值得类型。
编辑索引变量的名称和标签栏:在该栏中设置索引变量的变量名和变量标签。
本例,设置索引变量的名称为“品类”,索引值为变量名,即A,B,C
5)其他参数的设置
单击“下一步”,弹出“重组数据向导---第6步”对话框。该对话框中有三个选项组设置。
(1)“处理未选定的变量”选项组 该选项组用于设置对用户未选定变量的处理方式,如选择“从数据文件中去掉变量”,系统会敬爱那个这一部分变量删除;如选择“作为固定变量保存和处理”,系统会将这一部分变量作为固定变量处理。
(2)“所有已转置变量中的缺失值或空白值”选项组 该选项组用于设置对要转置变量中的缺失值和空白值的处理方式,“在新文件中创建个案”,标识系统将为这些变量单独生成观测记录;选择“废弃数据”,则这一部分观测值将被删除。
(3)“个案计数变量”选项组 该选项组用于设置是否生成计数变量,勾选“计算有当前数据中的个案创建的新个案的数量”复选框,表示生成计数变量,同时将激活“名称”和“标签”输入框,用户可以在其中输入计数变量的变量名和变量标签,本例中,该步保持默认设置即可。
6)完成数据重组
单击“下一步”,弹出“重组数据向导---完成”对话框。
这里可选择是否立即进行数据重组,如选择“将本向导生成的已经黏贴到语句窗口”单选按钮,系统会将相应的命令语句粘贴值语句窗口。
设置完成后,单击“完成”按钮即可进行数据重组操作。重组后的数据文件如下,横向格式数据文件转换成了纵向格式的数据文件。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19