本文介绍了SPSSPRO这款在线数据分析平台的使用，包括数据准备、预处理中的异常值处理、降维任务如PCA算法的应用，正态性检测以及描述性统计和频数分析。适合科研新手进行数据分析。 摘要由CSDN通过智能技术生成

SPSSPRO是一款全新的在线数据分析平台，可以用于科研数据的分析、数学建模等，对于那些不会编程或者刚进入科研的新人来说，这款工具再合适不过了。当然本人只是很早之前建模用过，所以有点关公面前武大刀的嫌疑。

二、数据准备

1、首先准备一份数据，这份数据需要表头等信息，我以一份CSI幅值数据为例（300行*30列）。当然表头可以自己打上去，也可以使用MATLAB或者其它程序进行标签。MATLAB打上表头标签：

T = array2table(raw_amp);
writetable(T,'SpassTest.xlsx');

2、将生成的表格导入spasspro里面，并查看数据：

三、进行预处理

1、数据处理——>异常值处理

2、 选择三倍标准差进行预处理，对检测出的异常值可以直接剔除，也可以用中位数、平均数、众数等替代，具体根据你的任务来。只需要将m维定量拖进已选变量中就行。

3、生成处理完成的数据，表头名字由上图第四项决定（我们选择的是默认）：

四、进行降维任务

1、根据自己的任务选择合适的降维算法，这里选择PCA算法进行线性降维，如果你的数据是非线性的，可以采用KPCA降维算法。总方差解释率表示降维后保留多少信息，一般选择在90%-99%之间，可以根据自己的任务来。

2、 生成降维后的数据，这里我们是从30维降至15维

3、降维的相关性分析

数据分析——>选择分析项目——>选择相关性分析

生成降维后的相关性热力图，从热力图也可以看出降维后的特征正交（即互不相关，相关性系数为0）

五、正态性检测

1、选择算法——>描述性分析——>正态性检测，以第一维度的数据为例：

上图展示了Dim3数据的正态性检验直方图，若正态图基本上呈现出钟形（中间高，两端低），则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布。从检测的结果来看，30个维度基本可接受为正态分布。

2、正态性检验P-P图

上图是Dim1计算观测的累计概率（P）与正态累计概率（P）的拟合情况。拟合程度越高越服从正态分布。从检测的结果来看，30个维度基本可接受为正态分布。

六、描述性统计

首先，对总体的各项统计指标进行整体描述分析。其次，对异常或者表现得较为突出的指标进行分析，例如高方差、高平均值等等。

变量名	样本量	最大值	最小值	平均值	标准差	中位数	方差	峰度	偏度	变异系数（CV）
Dim1_异常值处理	300	16.35	10.083	13.571	1.116	13.626	1.246	-0.014	-0.291	0.08225067000693603
Dim2_异常值处理	300	29.45	16.862	23.934	2.271	24.276	5.16	0.247	-0.457	0.09490615857836082
Dim3_异常值处理	300	33.724	17.32	26.124	2.949	26.382	8.696	0.259	-0.25	0.11288086696067898
Dim4_异常值处理	300	31.037	15.188	23.485	2.855	23.629	8.152	0.272	-0.124	0.12157260045341392
.........	.........	.........	.........	.........	.........	.........	.........	.........	.........	.........
Dim30_异常值处理	300	4.203	0	1.877	0.852	1.826	0.726	-0.407	0.326	0.4538913156287607

上表展示了描述性统计的结果，包括样本量、最大值、最小值等统计量，用于研究定量数据的整体情况。下图为某个维度的散点图可视化。

七、频数分析

下图展示了频数分析的结果，包括变量、频数、百分比等：

八、代码功能

1、SPSSPRO可直接编译python语言

2、 除了提供常用的py库外，还可以自己安装一些开源库

3、查看SPSSPRO已有的库，或者自己安装的库

4、利用代码进行导入数据的可视化，比如我们的数据是300*30的，进行可视化

（1）导入相应的库和数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_excel('SpassTest.xlsx')

（2）打印数据

（3）可视化原始数据及三倍标准差处理后的数据

（4）我们发现系统的预处理方法并不是很好，所以自己在notebook写一个预处理程序进行处理

是不是觉得效果好多了啊，赶快行动起来吧，开始你的数据分析之旅。