2、打开整理好的数据文件。
3、选择面板上方“分析”选项，点击“相关”，这时会弹出三个选项，如果只需要进行两个变量的相关分析就选择“双变量”，多个变量交叉分析则选择“偏相关“，在这里示范“双变量”分析的方法。
4、进入页面后，将需要分析的两个变量转换到右边变量框中，然后点击确定。
5、确定后得出的结果，呈显著相关。
6、如果需要所有变量的两两相关分析数据，则将所有变量转移到变量框中，点击确定。
7、这样就能得出所有变量间两两相关是否显著的结果了。
1、打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。
2、接下来就是开始做回归分析建立模型，研究其变化趋势，因为回归分析分为线性回归和非线性回归，分析它们的办法是不同的，所以先要把握它们的变化趋势，可以画散点图，点击【图形】---【旧对话框】---【散点/点状】。
3、选择【简单分布】，并点击【定义】，这种散点图是我们常见的，而其他几种都比较复杂，用到这儿就把简单问题复杂化了。
4、在接下来的弹出框中设置x轴和y轴，然后点击确定，其他都不要管，然后得到散点图，可以看出x轴和y轴明显呈线性关系，所以接下来的回归分析就要用线性回归方法，假设图像呈曲线就需要选择曲线拟合的方法。
5、点击【分析】---【回归】---【线性】，在弹出的线性回归框中设置自变量和因变量，其他的选项用默认设置即可，其他的选项只是用来更加精确地去优化模型。
6、接下来就是结果分析了，一共在输出文档中弹出了四张表其中【系数表】就是所求出来的模型，根据B列写出函数表达式，这道题就是y=1.594x+26.659，sig均小于0.05表示自变量对因变量有显著影响。
7、【Anova表】表示分析结果，主要看的是F和Sig值，F值对应的Sig值小于0.05就可以认为回归方程是有用的，【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好。
1、数据获取。外部数据主要有三种获取方式：获取国内一些网站上公开的数据资料。通过爬虫等工具获取网站上的数据。通过企业内部的数据库，SPSS有丰富的数据库接口便捷地从数据库中读取数据。2、数据存储。对数据量不大的项目使用excel来处理数据。对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。用户可将经过SPSS处理的数据保存为sav格式，方便将sav文件转换为其他数据格式文件。
3、数据预处理。数据预处理也称数据清洗。数据是格式不一致：存在异常值、缺失值等问题的。
4、建模与分析。要清楚数据的结构，结合项目需求选取模型。
