如何用SPSS进行数据分组_数据分析师
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。
今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。
继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图：
数据视图：
变量视图
这里注意将【PV】这个变量定义为【数值型】，选择了【逗号】表示用千分位区分；
这里选择【页面PV】，点击红圈中的箭头，选入右边的变量框；
这里定义的新变量名是【PV_G】，标签是【PV分组】；
入口是上图中的【旧值和新值】，进入后，看到下面的界面，左右两大部分，左边是原有的旧值设定，右边是编码后产生的新值；
开始编码，编码标准，按照昨天的分类，如下图：
指定旧值范围
第一组，是0-10万，大于等于0，小于10万，因此，旧值部分是：从最小值到99999；
注意这里的输出变量名称是【0-10万】，下面有个勾选【输出变量为字符串】，并指定宽度，默认是8，我们定义为12，为何不是8，后面看下结果，就知道了。
定义好之后，点击【添加】，旧值和新值就定义好了，依次定义各个分组的数值。
最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。
定义好旧值新值，点击【继续】，返回设定页面，这时候，【确定】按钮激活，点击后，编码完成。
如图，数据分组后的界面，注意这里有两个分组变量，第一个是【PV_G】，这是字符串宽度为8的时候，第二个是【PV_GROUP】，字符串是宽度为12，区别和原因，大家自己想想就明白。
数据分组后的变量视图
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据分析工作中，时间序列是最常见的数据类型之一，订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中，原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题，极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表，但当被问到“数据是从哪里来的？经过哪些加工才进入数据仓库？ETL具体做了什么？”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域，多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作，而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计，但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量，核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中，InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎，默认事务隔离级别为可重复读（Repeatable Read，RR），这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模，但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化？分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中，直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表，能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则：垃圾数据进，垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序，也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中，Pandas是最核心的数据处理库，DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域，纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品，一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中，数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中，单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中，卡方分布（χ²分布）是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
