spss怎么分层描述性统计分析
spss分层逻辑回归的结果怎么看？
spss分层逻辑回归的结果怎么看？
spss回归分析结果中主要看回归系数R，R值越大，说明变量间相关性越强。
spss如何做分层？着急？
分层很简单的，用compute功能吧 我经常帮别人做类似的数据分析
spss与spssau有什么区别呢，好像都是可以分析数据？
SPSSAU是一款网页版数据科学算法平台工具提供
spss中控制变量是什么？
你可以用分层回归分析。所谓的“控制变量”，就是看一下，排除了这些变量的影响之后，其他变量对因变量的预测作用是怎么样的。
比如，在分析时，将人口统计学变量（性别，年龄等等）作为控制变量，在分层回归时放入BLOCK1，之后在BLOCK2中放入其他变量。
通过观察导出的结果，可以看出，在剔除了人口统计学变量之后，其他变量的方差贡献增加率。
spss值标签怎么设置范围值？
设置取值范围是来作什么?如果是用来进行分段分析的话,你可以定义一个新变量(转换--gt*x to y*(具体名字记不住)--gt再定义一个新变量,其取值依据你需要进行分段的变量,比如第一段取1,第二段取2----gt回到数据视图，即可看到多出刚定义的新变量，你再在进行下面的分析的时候取该变量为分层变量 即可)。
用spss定义变量的单位有意义吗？如果你想提醒自己变量的单位的话，只需要在变量命名的时候加个括号注明即可。如果你是想比较不同单位的自变量对因变量的影响的话，必须对数据进行标准化处理 。
同样的数据及清洗规则，用spssmodelder的结果比python差，为什么？
也许是底层的语言设计和具体的实现不同吧
首先得作为数据分析师和数据挖掘师来讲。什么工具对数据进行清洗，活动规则的进一步利用的话，实际上结果是差不多的。那么为什么会有这样的差别呢？
spssmodelder比较擅长交互式数据清洗和整理。用习惯了spssmodelder的工程师去使用python会感觉非常难用，而且很难上手。实际上对规则的整理完毕之后，梳理清楚其条理。整理出来的结果也差不多。
python擅长结构化数据的梳理。主要针对分层分类相关大数据的进一步优化和整理。写规则的字段要比起spssmodelder要短一些。从你的规则，选择性的条件也细一些。，因此在使用这个软件程序进行处理数据的时候，会显得好像精细一些。
实际上我们总结一下，无论使用哪一种工具去对大数据进行清洗，，最重要的是对清洗规则的进一步细分化和条件精准化。觉得自己清洗的数据又准又高效。
感谢邀请，但是此题不是擅长领域，再次感谢。