SPSS Modeler数据挖掘操作之数据纵向合并
SPSSModeler数据挖掘软件简介
SPSSModeler数据挖掘软件简介SPSS Modeler 软件简介SPSS Modeler原名Clementine，是一个业界领先的数据挖掘平台。
SPSS Modeler强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机器学习技术应用到数据当中，帮助客户揭示了隐藏在交易系统或企业资源计划（ERP）、结构数据库和普通文件中的模式和趋势，让客户始终站在行业发展的前端，显著的投资回报率使得SPSS Modeler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，SPSS Modeler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。
SPSS Modeler 使您的企业在多方面受益。
例如，您可以：■改善客户获得和保持；■提高客户的生命周期价值；■识别并最小化风险和欺诈；■给不同的客户提供个性化服务；SPSS Modeler拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型，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。
应用SPSS Modeler获得的预测洞察力，引导客户与企业实时交互，并实现企业内共享这些洞察力。
SPSS Modeler以其卓越的分析能力、可视化的操作方式、高度可扩展性受到全世界数据挖掘人员和企业用户的青睐。
使用SPSS Modeler，您可以：■轻松获取、准备以及整合结构化数据和文本、网页、调查数据；■快速建立和评估模型，使用SPSS Modeler提供的最高级的统计分析和机器学习技术；■按照计划或者实时，把洞察力和预测模型有效地部署到系统中或者发送给决策者；SPSS Modeler具有许多独特的性能，这使得它成为当今企业预测分析的理想选择。
SPSS Modeler 软件功能SPSS Modeler 原名Clementine，是一个久享盛誉的数据挖掘平台，全面支持数据挖掘CRISP-DM的标准流程。
SPSS学习系列03. 数据文件的合并、转置
03. 数据文件的合并、转置
分为两种：观察值的合并、变量的合并。
一、观察值的合并（横向合并）
现有两个数据文件：
ex03_数学学习1.sav
ex03_数学学习2.sav
这两个文件的变量基本相同，个案编号不同，将它们的观察值合并。
操作步骤：
打开数据文件“ex03_数学学习1.sav”，【数据（D）】——【合并文件（G）】——【添加个案（C）】，弹出
选择“外部SPSS Statistics数据文件”（若要合并的数据文件已经打开，可以直接从“打开的数据集”中选择它即可），点【浏览】
选中要合并的数据文件“ex03_数学学习2.sav”，点【打开】
点【继续】，弹出
“非成对变量框中的变量”合并时将会排除；若把它移到“新的活动数据集中的变量”，则会参与合并。
若勾选“将个案源表示为变量”，将会增加一列标记来源的变量。
点【确定】，完成合并。
二、变量的合并
现有两个数据文件：
ex03_数学学习1.sav
ex03_数学学习3.sav
这两个文件的个案编号相同，变量不同，根据编号匹配的原则将它们的变量合并。
操作步骤：
打开数据文件“ex03_数学学习1.sav”，【数据】——【合并文件】——【添加变量】，点“浏览”选择要添加的文件，
点【继续】，弹出
变量“编号”自动纳入已排除变量；变量“数学投入”自动纳入“新活动数据集栏”，若不想合并该变量，将它选到“已排除变量栏”即可。
点【确定】，完成合并。
三、数据转置
打开数据集，
【数据】——【转置】，把左侧框中的要转置的变量都选入右边变量框，
点【确定】，得到。
SPSS Modeler数据挖掘操作之数值型变量的基本分析
3
描述集中趋势的统计量一般有均值、中位数等 描述离散程度的统计量一般有方差、标准差和极差等 为分析数值型变量之间相关程度，还应该计算简单相关系数或者绘制散点图
等。
计算基本描述统计量
4
这里，对电信客户数据的分析目标是：计算基本服务累计开通月数、上月基 本费用的基本描述统计量，并分析上述变量与年龄、家庭月收入、家庭人口 之间，以及基本服务累计开通月数与基本费用之间输出内容
本例的计算结果
8
以开通月数为例，平均开通月数 为34.1，但由于数据的极差-71， 和数据的标准差-21.36都比较大， 说明开通月数的取值差异较大。
另外开通月数与年龄和收入都有 一定的正相关性，而与家庭人数 的相关性为极弱的负相关性
SPSS Modeler数据挖掘操作之
数值型变量的基本分析
版权说明
1
本文档操作案例选编自中国人民大学出版社《基于SPSS Modeler的数据挖掘》薛 薇编著，若作者对本资料持有异议，请及时与本网站联系，我们将第一时间妥善 处理。
数据的基本分析
2
数据的基本分析一般从简单变量的分析入手，到多变量的相关性研究。通常， 可通过描述性分析，计算关于数据分布特征的描述统计量，确切掌握数据的 分布特点。
选择【输出】选项卡中的【统计量】节点，连接到数据流的适当位置
5
在【编辑】选项进行节点的参数设置，如图所示
参数设置方法
6
检查：选择需要计算描述统计量的变量。 统计量：选择需要计算哪些描述统计量，可以包括图中所示的计数、均值、
总和、最小值、最大值等 相关：指定【检查】框中的变量与哪些变量进行相关性分析
spss数据录入与合并
▲在SPSS中录入数据时，数据类型（比如数值型 数据）决定01变化为1，但在其他数据类型（比 如字符型）录入时可能出现录入01即为01的情况。
2.依据观测量按行输入 数据录入通常而又简便的方法是依据观测量按
行输入。 首先，用鼠标点击并定位于第一个变量与第一 个个案的交叉点单元格上，这时此单元格变黑， 然后输入该变量的观测值，完成之后，选择向右 移动的方向键，这时此单元格变黑，输入变量的 观测值。依此方法，重复操作，录入以后的数据。 录入完成一个个案之后，按“Enter”键或者下移 方向键，进入第二行，用方向键或者直接用鼠标 单击第二个个案的第一个单元格，开始录入第二 个案。
二、合并数据
在SPSS中录入数据时，一般是多人同时录入， 录入之后，需要把录入的数据合并起来，形成 一个完整的数据文件，以进行数据分析。这是 最常见的需要合并数据的情况。当然，也有其 他需要合并数据的情况。 合并数据一般有两种合并方式，一种是纵向合 并；一种是横向合并。
1.纵向合并数据。
当然，还有其它方法来插入个案。可以在SPSS的 Data菜单中选择子菜单“Insert Cases”，同样会 插入在所选择个案的上方一个个案。删除个案的 办法和插入的步骤基本无异，只是选择“Clear” 罢了。
4.插入删除变量
在录入数据的过程中，有时需要插入变量。插入 变量的做法与插入个案的办法一样。可以在快捷 菜单中插入，也可以在Data菜单中进行，其插入 的新变量出现在选择变量的前面。变量的删除方 法也如删除个案的方法一样。
5.录入数据的保存
录入完成数据，或者需要暂停录入之后，要把 录入完成的数据文件保存起来，以便将来查看 分析使用或者继续录入。保存数据很简单，象 保存Word文档一样，可以由File菜单进入子菜 单Save或Save As进行保存，也可以用快捷键 Ctrl+S进行保存，也可以点击工具栏图表“ ” 进行保存，可以按照指定的路径保存，并可以 指定文件的文件名。
spss数据录入与合并
横向合并的操作过程如下： （1）打开一个数据文件，执行Data→Merge Files→Add Variables命令，打开Add Variables：Read Files对话框选择外部文件， 双击所要合并的数据文件，打开Add Variables From…（从…增加变量）主对话框．
（２）对话框左侧是Excluded Variables （被排除在新文件之外的变量）变量列表 栏中，列出的是外部文件与当前工作文件 中重复的同名变量。 New Working Data File变量列表框中，列出的是进入新的工 作文件变量，其中有“[﹡]”标记的是当前 文件，用“[+]”标记的是外部文件。 （３）单击ＯＫ，就将两个数据文件合并 成一个新的数据文件。
1.依据变量按列录入 把鼠标放在第一个或者任意一个变量和个案交叉 的单元格上，录入之后按“Enter”键或者下移键， 进入同一个变量但不同个案的录入。此方法由于 要不断变换个案（问卷），很麻烦，一般很少采 用此方法。 注意： ▲在SPSS中录入数据时，数据类型（比如数值型 数据）决定01变化为1，但在其他数据类型（比 如字符型）录入时可能出现录入01即为01的情况。
迅速录入数据的方法： 小技巧：左手拿问卷，右手操作数字键盘。中指 放在“5”上，以数字“5”为中心，中指负责数字 “2、5、8”的录入；食指负责数字“0、1、4、7” 的录入；无名指负责录入数字“3、6、9”；小指 负责“Enter”键；而拇指掌控着上下左右的方向 键。这样，各个手指各负其责，熟练之后，速度 就会很快。注意，开始的时候不要图快，先慢慢 来，努力不看键盘，且手指不要图一时的方便而 “越位”，坚持下来，大约几份问卷之后，就可 以很熟练快速地盲打录入了。
SPSSModeler数据挖掘项目实战（数据挖掘、建模技术）
SPSSModeler数据挖掘项⽬实战（数据挖掘、建模技术）SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件，其前⾝为SPSS Clementine。
SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型，以其强⼤的挖掘功能和友好的操作习惯，深受⽤户的喜爱和好评，成为众多知名企业在数据挖掘项⽬上的软件产品选择。
本课程以SPSS Modeler为应⽤软件，以数据挖掘项⽬⽣命周期为线索，以实际数据挖掘项⽬为例，讲解了从项⽬商业理解开始，到最后应⽤Modeler软件实现的挖掘过程。
作为数据挖掘项⽬的重要⼲系⼈，数据挖掘专家需要对数据挖掘项⽬的⽣命周期、整体管理、挖掘技术等⽅⾯都有⼀定程度的理解。
当然，任何⼀个⼈都不可能独⽴完成整个挖掘过程，任何⼀个⼈都不可能深⼊地掌握所有建模算法细节。
虽然，这看起来遥不可及，但是掌握项⽬的管理思想，掌握算法的数学思想，并在实际项⽬中，结合项⽬的实际情况，灵活应对，持续改进优化，成功交付项⽬，则是经过⼀定学习和训练，经过⼀定经验积累，就可以达到的。
本课程深⼊浅出，揭开数据挖掘的神秘⾯纱，抛开繁琐枯燥的数学推导，注重对模型数学思想的解释与引导。
认真学习完本课程，掌握模型思想，在实际项⽬中举⼀反三，就能对数据挖掘项⽬在建模阶段的模型选择、评估等进⾏很好的把握。
同时，本课程全程贯穿项⽬管理思想，注重项⽬实际建设过程，是数据挖掘项⽬的项⽬经理、产品经理、项⽬指导等朋友的良好指导。
对于初次接触数据挖掘项⽬，或是有强烈意愿从事数据挖掘事业的朋友，更是⾮常好的⼊门教程。
您可以通过本课程的学习，对数据挖掘项⽬的实际建设过程有⼀定程度的理解和⼼得，结合您⾃⾝的兴趣和专业特点，找准您希望以后在数据挖掘项⽬团队中所担任的⾓⾊，并以该⾓⾊对能⼒素质的要求来指导⾃⼰，不断完善⾃我提升，逐步成为该领域的专家。
在这⼀点上，本课程更像是您的职业规划指导，希望能为您找准⾃⾝定位，实现⾃我规划，提供更多帮助。
spss数据处理与分析教案-SPSS Modeler数据挖掘
子任务1：新建“因子提取.str”数据流，导入“电信客户数据.sav”，分析电信客户消费影响因素。
（1）筛选“年龄”“收入”“家庭人数”“开通月数”“基本费用”“宽带费用”“流量费用”变量。
（2）利用因子分析建模，不采用因子旋转时，查看公共因子的结果。
(20分钟)
(30分钟)
(30分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目六SPSS Modeler数据挖掘
任务1决策树
教学目标：
1．理解决策树模型的原理。
2．掌握决策树的操作方法。
教学重点、难点：
重点：掌握决策树的操作方法。
难点：理解决策树模型的原理。
教学内容及过程设计
补决策树分析引例
1．决策树基本模型
子任务1：新建“决策树.str”数据流，导入“学生数据.xlsx”（见本书配套资源），利用决策树5.0算法生成决策树，研究哪些因素会显著影响学生参与社会公益活动，其中“是否参与公益活动”为目标字段，其余字段为输入字段。
【步骤1】～【步骤13】
任务实训
新建“规则集.str”数据流，导入“学生数据.xlsx”（见本书配套资源），利用决策树5.0算法生成规则集，研究哪些因素显著影响学生是否参与社会公益活动，其中“是否参与公益活动”为目标字段，其余字段为输入字段。（提示：在“决策树”节点中，不选择默认的“决策树”，而选择“规则集”。）
【步骤1】～【步骤10】
2．“boosting”决策树优化模型
子任务2：新建“决策树优化.str”数据流，导入“电信客户数据.sav”，利用决策树5.0算法生成决策树，并利用boosting建立3个关联模型进行优化，研究哪些因素显著影响客户流失，其中“流失”为目标字段，其余字段为输入字段（除了“收入”“教育程度”和“年龄”字段）。
spss数据录入与合并
3.插入删除个案（观测量）
如果在录入的过程中发现漏录了一个个案， 而你又想把它放在固定的位置上，这时可行 的方法之一是“插入个案”。具体做法有多 种，最常用的一种方法就是，选中想要插入 个案位置下面的一个个案，右击鼠标，在弹 出如图所示的菜单，在其中选择“Insert Cases”菜单，单击就成功插入了。
（３）单击ＯＫ，就将两个数据文件合并 成一个新的数据文件。
注意：
如果两个文件含有相等的观测量，而且分 类排序顺序一致，一一对应，则无须指定关 键变量，直接单击ＯＫ进行合并．
如果两个文件含有数目不等的观测量，而 且分类排序顺序不一致或没有一一对应关系， 则需要在合并之前先对数据文件按关键变量 进行升序排序，选中关键变量进入Key Variables框中，按照关键变量匹配观测量．
spss数据录入与合并
一、数据的录入 1.依据变量按列录入 2.依据观测量按行录入 3.插入删除个案（观测量） 4.插入删除变量 5.录入数据的保存
二、合并数据 1.纵向合并数据 2.横向合并数据
一、数据的录入
定义数据之后，就可以录入数据了。数据的录 入是一个机械的操作过程，需要认真、仔细，当 然，还有个技巧和速度问题。因此，数据录入的 要求就是快速、正确地录入。
迅速录入数据的方法：
小技巧：左手拿问卷，右手操作数字键盘。中指 放在“5”上，以数字“5”为中心，中指负责 数字“2、5、8”的录入；食指负责数字“0、1、 4、7”的录入；无名指负责录入数字“3、6、 9”；小指负责“Enter”键；而拇指掌控着上 下左右的方向键。这样，各个手指各负其责，熟 练之后，速度就会很快。注意，开始的时候不要 图快，先慢慢来，努力不看键盘，且手指不要图 一时的方便而“越位”，坚持下来，大约几份问 卷之后，就可以很熟练快速地盲打录入了。
SPSS Modeler数据挖掘操作之变量说明
【类型】节点
6
选择【字段选项】选项卡中【类型】节点，添加到【追加】节点后面。
是否无偿献血变量调整
7
首先点击“读取值”按钮，将表中 数据读入【类型】节点
在是否无偿献血字段，对应的“缺 失”列选择“指定”具体操作设置 如下一页
缺失值设置
8
家庭年收入变量调整
数据读取
3
首先，选择【源】选项卡中的【Excel】节点，添加到数据流编辑区中。建 立两个数据节点，分别读入Students.xls文件中的老生数据和新生数据。
选择【字段选项】选项卡中【合并】节点，将其添加到数据流中与两个 Excel节点相连。
最后选择【输出】选项卡中【表】节点，浏览数据
数据读取
9
首先，在相应的变量行的【缺失】列中，选择【指定】选项，然后指定变量 值调整方法如下
输出效果
10
运行结果显示，Modeler将自动视999999和$null$值进行调整视为不合理取 值，并按照指定用户的强制方法进行调整。Fra bibliotek数据流图
4
读取数据图
数据问题
5
我们会发现数据存在如下问题：
家庭人均年收入变量，有些样本的取值为$null$，表示空缺；同时，还有一个样本取值 为999999，姑且认为他是一个明显的错误的数据，应该进行说明和调整。
是否无偿献血变量值填写不规范，规范值为Yes和No，但是有些样本却取了1和0，应该 进行替换
SPSS Modeler数据挖掘操作之 变量说明
简单说明
1
变量说明时确保数据高质量的有效途径，变量说明包括两个主要方面：
对数据流中变量取值的有效性进行限定、检查和调整； 对各个变量在未来数据建模中的角色进行说明
数据文件的合并1[1].3
![数据文件的合并1[1].3](https://img.taocdn.com/s3/m/eb83821ffad6195f312ba67c.png)
数据文件的合并
SPSS中，文件合并指的是将一个外部数据文件的个 案或变量增加到当前工作文件中去，将它们合并成 一个文件。 它包括两种合并方式 两种合并方式： 两种合并方式 • (1)纵向合并 纵向合并，又称增加个案(Add Cases)，是指将外 纵向合并 部数据文件中，与现在的工作变量具有相同变量名 的个案追加到当前的工作文件中。 • (2)横向合并 横向合并，又称增加变量(Add Variables)，是指 横向合并 将外部数据文件中的变量增加到当前的工作文件中。
（3）根据情况处理数据 对于两个文件中关键变量 值不同个案选择Match cases on key variables in sorted files复选项，激活下 面三个选择项： • Both files provide cases • External file is keyed table • Working Data File is keyed table
2.5.1 Add Cases（增加个案 ）
（1）首 先在 数 据窗中 打开一个数据文件
2.5.1 Add Cases（增加个案 ）
（2） 按Data→Merge Files→Add Cases顺序，打 开Add Cases：Read File对 话框。指定一个外部SPSS数 据文件，即图B的数据库，展 开如图所示的Add Cases from(从…增加个案)主对话 框。
2.7
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ选择个案
执行Data→Select Cases （选择个案）命令，打 开对话框。 （3）Random sample of cases:随机抽取 观测量样本。
2.7
选择观测量
执行Data→Select Cases （选择个案）命令，打 开对话框。 (4)Base on time or case range:a按时间 或个案范围选择。
SPSS Modeler数据挖掘操作之分类汇总
多重分类汇总设置
5
本例的第二个操作目标术语 多重分类汇总问题。
其中第一个分组变量为流失， 第二个分组变量为套餐类型， 汇总变量为基本费用，如图 所示
运行结果如下
6
将【表】节点添加到数据流中并运行，可以看到汇总后的结果
SPSS Modeler数据挖掘操作之 分类汇总
分类汇总说明
1
数据的分类汇总：首先根据指定的分组变量将数据分成若干组；然后在各个 组内计算汇总变量的基本描述统计量
在【记录选项】选项卡中的【汇总】节点可实现数据的分类汇总
数据说明
2
本例以虚拟的电信客户数据为例，说明分类汇总的具体操作： 操作目标如下：
一、分别计算未流失客户和流失客户的基本费用的均值和标准差 二、分别针对未流失客户和流失客户群，计算选用不同套餐类型的客户，其基本费用的
均值和标准差
基本操作简介
3
一、选择【Stastistics文件】节点，添加到数据流区，并读入 Telephone.sav文件数据。
二、选择【记录选项】中的【汇总】节点，将其添加到数据流中，右击鼠标， 选择弹出的【编辑】选项进行参数设置，如下
数据库中纵向与横向合并查询优化方法
数据库中纵向与横向合并查询优化方法在数据库中进行查询是常见的操作，而合并查询是一种常用的数据检索和整理技术，可以有效地将多个数据源中的相关数据合并为一个结果集。
合并查询的方式可以分为纵向合并和横向合并。
纵向合并是合并不同的行，而横向合并是合并不同的列。
为了提高查询性能和效率，我们需要使用一些方法来优化纵向和横向合并查询。
一、纵向合并查询优化方法1.使用索引优化：在进行合并查询时，可以通过创建合适的索引来提高查询性能。
索引可以加速数据库的查询操作，当合并的列作为查询条件时，通过创建索引可以快速定位到所需的数据行，减少不必要的扫描操作。
2.使用子查询优化：子查询是一种将查询结果作为表达式嵌套在主查询中的查询方式。
在进行纵向合并查询时，可以使用子查询将多个相关的查询语句合并为一个查询语句，避免重复查询数据，提高查询效率。
3.使用视图优化：视图是基于一个或多个表的查询结果组成的虚拟表，可以简化复杂的查询语句。
在进行纵向合并查询时，可以通过创建视图来将多个相关的查询语句合并为一个视图，减少查询语句的复杂性，提高查询效率。
4.使用联接优化：联接是将两个或多个表按照一定的关系关联起来的操作。
在进行纵向合并查询时，可以使用联接操作将需要合并的表按照关系进行连接，然后使用联接查询语句进行查询，避免采用多个单独的查询语句，提高查询效率。
二、横向合并查询优化方法1.使用列转行优化：在进行横向合并查询时，如果查询结果需要使用列来表示不同的数据，可以将列转为行的形式来进行查询。
通过将列转行，可以减少不同列的数量，简化查询语句，提高查询效率。
2.使用连接查询优化：连接查询是将多个表按照一定的关系进行连接的查询方式。
在进行横向合并查询时，可以使用连接查询将需要合并的表按照关系进行连接，然后使用连接查询语句进行查询，避免采用多个单独的查询语句，提高查询效率。
3.使用临时表优化：在进行横向合并查询时，可以通过创建临时表来对需要合并的数据进行整理和存储。
数据清洗与整理中的数据合并与拆分技术详解(三)
数据清洗与整理中的数据合并与拆分技术详解随着信息时代的发展，大量的数据积累成为了一个企业或组织无法回避的挑战。
然而，这些数据往往来自不同的来源，并以各种不同的格式存在，给数据分析带来了许多麻烦。
数据清洗与整理技术的应用成为了解决这一问题的重要工具之一。
本文将详细介绍数据合并与拆分技术在数据清洗与整理中的应用。
一、数据合并技术数据合并是将来自不同来源的数据整合在一起，以方便后续的数据分析和决策制定。
在数据合并过程中，有三种常用的技术：纵向合并、横向合并和主键连接。
下面将逐一对这三种技术进行详解。
1.纵向合并纵向合并是将不同来源的数据按照列的方式合并，即增加行数。
在数据清洗与整理中，纵向合并常用于合并同一实体的不同属性数据。
例如，某公司每个月都会生成销售报表，每个月的报表包含了该月的销售额、销售量等属性。
为了分析全年销售情况，就需要将这些月度报表纵向合并。
这一过程可以通过Excel的“拼接”函数来实现。
2.横向合并横向合并是将不同来源的数据按照行的方式合并，即增加列数。
在数据清洗与整理中，横向合并常用于合并同一属性的不同实体数据。
例如，某公司每个部门的员工信息存储在不同的Excel文件中，每个文件包含了该部门的员工姓名、工号等信息。
为了整合所有员工的信息，就需要将这些文件横向合并。
这一过程可以通过Excel的“连接”功能来实现。
3.主键连接主键连接是通过一个或多个共同的字段将不同来源的数据进行连接。
在数据清洗与整理中，主键连接常用于整合不同源的数据，例如合并两个数据库表中的数据。
例如，在关系数据库中，两个表可以通过一个共同的主键字段进行连接。
在数据清洗与整理中，主键连接常常用于将大量的Excel表按照某一字段进行连接和整理。
这一过程可以通过Excel的“VLOOKUP”函数来实现。
二、数据拆分技术数据拆分是将原始数据按照一定的规则进行拆分，以得到更为细致的数据子集。
在数据清洗与整理中，数据拆分通常有以下几种常见的技术：分列、拆分单元格和正则表达式拆分。
数据处理中的数据关联和合并方法(九)
数据处理是现代社会中不可或缺的一环。
随着技术的发展和数据的迅速增长，如何高效地处理和分析数据成为了学术界和工业界的热点问题。
在数据处理中，数据的关联和合并是非常重要的步骤，它们能够将不同来源的数据整合在一起，获得更全面和准确的信息。
本文将探讨数据关联和合并的方法，并介绍其在实际应用中的一些挑战和解决方案。
一、数据关联方法数据关联是将两个或多个数据集中的记录根据某种关联条件进行匹配的过程。
在实际应用中，常常需要将不同来源的数据进行关联，以获得更全面和准确的数据分析结果。
常见的数据关联方法包括基于键值对的关联、基于索引的关联和基于模式匹配的关联。
1. 基于键值对的关联基于键值对的关联是最常见和最直观的数据关联方法。
在这种方法中，两个数据集中的记录通过共享的键值进行匹配。
例如，如果两个数据集都包含一个表示客户ID的字段，那么可以通过该字段将两个数据集进行关联。
这种方法的优点是简单易懂，但是对于数据集中没有共享键值的情况，无法实现关联。
2. 基于索引的关联基于索引的关联是通过索引数据集中的字段来实现数据关联的方法。
在这种方法中，需要事先对数据集中的某个字段建立索引，然后利用索引进行数据关联。
这种方法的优点是效率高，适用于大数据集的处理。
然而，索引的建立和维护需要额外的计算和存储开销，且对于数据变动频繁的情况，索引的更新可能会造成一定的困扰。
3. 基于模式匹配的关联基于模式匹配的关联是通过匹配数据记录的某种模式来实现数据关联的方法。
例如，可以通过比较两个数据记录的多个字段值来进行匹配。
这种方法的优点是灵活性高，适用于特定的数据关联场景。
然而，模式匹配的计算复杂度较高，且对于大数据集的处理可能存在性能问题。
二、数据合并方法数据合并是将两个或多个数据集中的记录合并为一个数据集的过程。
在数据分析和建模过程中，常常需要将不同来源、不同结构的数据进行合并，以便进行更全面和深入的分析。
常见的数据合并方法包括纵向合并和横向合并。
数据的纵向合并规则
数据的纵向合并规则数据的纵向合并通常都是指列的合并，也称为列拼接。
在数据分析中，我们可能会遇到多张表，它们的列不一样，需要将这些表合并在一起，以便更好地进行数据分析。
本文将介绍数据的纵向合并规则，帮助大家对数据的纵向合并有更深入的了解。
1.列名相同在进行数据的列拼接时，我们需要保证列名相同。
也就是说，所要合并的每个表的列名应该完全一样，单词顺序也应该一致，这样才能保证合并后的数据表的列名无重复。
2.数据类型相同不同的数据表中，同一列中的数据类型可能不同。
在进行列的合并时，我们需要保证每一列的数据类型相同，否则可能会导致数据错误甚至程序崩溃。
比如，一个表中的某一列是整数类型，而另一个表中同名的列是字符串类型，合并后的数据类型可能会变成字符串类型或出现转换错误。
3.空值填充在合并数据表时，可能会遇到某些表中某一列的数据缺失。
当存在空值时，我们可以将其用与之相邻的数据填充。
或者可以通过插值法或统计方法来填充空值，但应该避免过度填充，以免造成数据偏差。
4.数据唯一性当合并两个数据表时，应该考虑每一行数据的唯一性，以避免重复数据的出现。
如果两个数据表中存在重复的行，那么在列拼接时就可能产生错误。
我们可以使用主键或唯一索引来确保数据的唯一性。
5.注意列的顺序当进行列拼接时，需要注意列的顺序。
通常情况下，我们可以按照某个固定的顺序将表的列排列，然后将其进行数据的列合并。
在Excel等软件中，我们可以通过拖动列的位置来改变列的顺序。
但建议在进行列拼接时保证数据的顺序一致，避免出现数据错误。
综上所述，数据的纵向合并规则主要包括列名相同、数据类型相同、空值填充、数据唯一性、列的顺序、表的顺序等。
当我们进行列拼接时，应该保证数据的质量和准确性，并避免出现数据错误。
这些规则可以帮助我们更好地进行数据分析和数据处理。
SPSS如何合并数据？
SPSS如何合并数据？
我们在处理数据的时候，并不是所有的数据都在一个文件中，如果要将一份或者多份数据通过复制黏贴的方式显得过于麻烦，SPSS就有合并数据的功能，一起来看看吧！
首先打开一个数据表，我们想将另一个数据表添加到这一个数据之中，点击数据。
找到合并数据，再出现的下拉菜单中出现两个选项，添加个案就是增加样本数，添加变量就是增加样本要求，我们选择添加变量。
这时弹出的对话框中有一个默认数据表，还有一个自己选择的，我选择浏览打开我的数据表。
点击继续。
我们看右边方框中的内容，带+的是要添加的，数据中没有的，带*的是数据中本来就有的数据。
我们点击确定，即可将我们另一个数据添加到本数据中。
03 spss数据文件的基本操作
7、 个案排秩
8、 练习
Employee data.sav
1、对文件进行按时间排序操作 2、以性别和雇佣类别为分组方式，拆分文件 在文件拆分的基础上，统计当前薪金的平均值(统计个不同小组的职 工的平均收入)
3、对不同教育水平下当前薪金和起始薪金平均值进行对比
5、 拆分文件
用户一旦设置了分组，那么此后 的所有分析都将按这种分组进行 ，除非取消数据分组的命令。
5、 拆分文件
用户一旦设置了分组，那么此后的所有分析都将按这种分组进行，除 非取消数据分组的命令。
6、 选择个案
7、 个案排秩
1、排秩可用于让秩次代替原数据进行参数分析，以此可扩充非参数分 析方法范围 2、排秩会出个案的秩次而不会对个案进行从小到大（或从大到小）的 重新排列，排序反之 3、“R数学”是按照变量“数学”中的数据大小进行排秩的，数据最小 的排为1，然后以此类推。重复的数据秩次一样，秩次大小为排秩的平均值 。比如有2个64，排在第4、5位，平均秩就为4.5
3、 数据合并
将文件merge_1与文件merge_2进行合并，
merge_1与merge_3进行合并
4、 分类汇总
分类汇总就是按指定的分类变量对观测量进行分组，然后计算各组内的某些 变量的描述统计量。
4、 分类汇总
读入数据文件：
儿童的身高和体重数据.sav
4、 分类汇总
在SPSS中，实现数据文件的分类汇总需要3个步骤。 首先，需要指定分类变量和汇总变量。 然后，计算机根据分类变量的若干个不同取值将个案数据分成若干类，并对 每类个案计算汇总变量的描述统计量。 最后，将分类汇总计算结果保存到一个文件中。
4、 分类汇总
5、 拆分文件
在统计中，经常需要先按某个变量进行分组，然后再求各个组的统计分析。 例如，想分别了解男生和女生的成绩情况。这时就需要按照性别变量，进行 数据文件的分组（这种分组是系统内定义的，在数据管理器中并不一定明确 体现，故亦可称之为分割）。
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8
【追加】选项卡用于设置数据纵向合 并的关键参数
【追加】选项卡
9
Modeler以列表形式显示个数据集包含的变量名，输出字段位合并后的新数 据集，后续依次为不同标记值所对应的不同数据。
本例中，由于两个数据源包含的变量名、变量排序和变量个数完全一致，所 以新数据集的结构秩序照旧复制即可。
【追加】选项卡
பைடு நூலகம்
纵向合并操作
3
分别读入Students和NewStudents两个工作表数据，在【数据】选项卡中【选择工 作表】中确定备选工作表；
查看合并前数据
4
分别在两个Excel节点后添加【输出】选项卡的【表】节点，可以看到两个 表的数据分别为NewStudent表中80条，Student中记录为20条。
数据纵向合并
5
选择【记录选项】中【追加】节点，将其添加到两个Excel节点的后面，如 图
【追加】节点介绍
6
右击【追加】节点，选择弹出菜单的 【编辑】选项进行节点的参数设置
【追加】节点的参数设置包括输入、追 加和注解三张选项卡
【输入】选项卡
7
【输入】选项卡用于设置数据纵向合 并的数据源
【追加】选项卡
SPSS Modeler数据挖掘操作之
数据纵向合并
版权说明
1
本文档操作案例选编自中国人民大学出版社《基于SPSS Modeler的数据挖掘》薛 薇编著，若作者对本资料持有异议，请及时与本网站联系，我们将第一时间妥善 处理。
简单说明
2
以学生参加某次社会公益活动的数据（文件名为Students.xls）为例，文件 中包含两张工作表，分别是老生（Student.xls）和新生（NewStudent.xls） 的数据。由于分析是针对所有学生的，需要将两份数据纵向成一份新数据。
10
字段匹配依据：指定不同数据源对应的关系，可以选择“位置”或“名词” 进行匹配。
包含字段来源：指定新数据集的变量来源。
合并后结果
11
在【合并】节点后追加【输出】选 项卡中的【表】节点
右键单击【表】节点，运行，结果 如下，目前数据合并后为100条