SPSS聚类分析是否需要对数据进行标准化处理？
为了从不同的角度反映一组数据的特征，我们往往追求更多的指标，这些数据单位不同，数量级也不同，这就需要我们在开始分析之前 对数据进行标准化处理。聚类分析就经常遇到，因为聚类就是利用多个指标来对样本进行分类的统计方法。
那么，SPSS聚类分析是否需要对数据进行标准化处理呢？经常有人提问。
首先，从聚类分析的概念上来判断。
聚类的要求是同一类的样本有较大的相似性，不同类的样本有较大的差异性。那如何才算是有相似性呢？这里经常用的就是判断点与点之间的距离是不是很近或者有相关性，只要是用距离来判断，就涉及到不同指标的运算，而量纲和数量级上的差异对距离的判断有很大的影响，为了消除这种影响，因此在聚类前需要对数据进行标准化处理。
有一种例外情况，如果采用相关系数来衡量个体的相似性，可以不做标准化处理，也留给大家讨论。
其次，我们从聚类操作对话框来看。
SPSS软件封装了3种聚类方法，TwoStep、Kmeans、Hierarchical。
先来看TwoStep聚类，如下图对话框。
SPSS明确指出需要对连续变量进行标准化操作，这个选项非常适合初学者，把数据质量的因素直接考虑进去，我们只需要按照提示一步步来完成即可。
再来看Kmeans聚类，如下图，
我们发现，SPSS并没有在这个过程中预装标准化操作，因此对于刚接触SPSS的人来说，就会造成一定的困惑或者麻烦，会认为完全按照spss的菜单项操作就可万无一失，从这一例子来看，SPSS初学者一定不能有这样的惰性思维，SPSS为我们提供便捷菜单操作的同时，我们仍然不能放弃基本的数据分析思维。
再看Hierarchical聚类过程，对话框如下图，
spss同样预装了数据标准化操作，SPSS菜单操作的便捷一目了然。
总结
讲到这里，大家对这个问题应该比较清晰。小兵再次提醒大家，不管SPSS是否在菜单选项中提供数据标准化处理，作为分析师，首先我们要有提前标准化的思维习惯，数据标准化也是数据预处理中的一项重要工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中，维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件，二者如同“骨架”与“血肉”，协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下，玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法，若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地，CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代，数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中，很多数据分析项目看似流程完整， ...
2026-01-15在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域，百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据，而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中，流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”，APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中，次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈，是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代，用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”，还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在 ...
2026-01-13在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中，业务模型与数据模型是两大核心支撑体系：业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑，数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代，“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言，用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户， ...
2026-01-09在量化投资领域，多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子（如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据，是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下，数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师，不仅是数据的“解读官”，更是业务的 ...
2026-01-08
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
