京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
spss-数据抽取-拆分与合并
数据抽取也成为数据拆分,是指保留、抽取原数据表中某些字段、记录的部分信息,形成一个新字段、新纪录。分为:字段拆分和随机抽样两种方法。
一:字段拆分
如何提取“身份证号码”字段。身份证号码里面包含了许多信息,例如省份、城市、出生日期、性别等等。我们将它抽取出来,就可以得到相应的字段。也就可以做相应的分析了。如用户的省份分布、出生日期、性别等。
大家都知道在excel中使用字符函数(right、mid、left)就可以将这些信息提取出来。那么在spss中该如何使用呢?接下来教给大家一个在spss中的函数方法。
Substr函数,它跟excel中的mid函数的用法是一致的。函数如下:
Substr(字符串 , 提取的起始位置 , 提取的字符个数)
操作步骤:
【转换】--【计算变量】,弹出【计算变量】对话框,如图
首先在【函数组】框中找到“字符串”类,在【函数和特殊变量】中选择“char.substr(3)”函数,双击,这时该函数就会被移入【数字表达式】框中,然后将表达式修改为“CHAR.SUBSTR(身份证号码,7,4)”,这样就完成了公式的编写。
接着在【目标变量】框中,输入变量名称“年份”,并在【类型与便签】功能中设置为“字符串”
最后点击【确定】按钮。这样就新增加了一个变量“年份”。
拓展:SPSS中计算变量这个功能非常常用,类似于excel的编辑栏功能,可以输入函数或者计算公式来新增变量,后续还会使用它来进行相关的数据处理操作。
二:数据合并
数据合并是指综合数据表中某几个字段的信息或记录,组合成一个新字段、新记录。主要分为两种:A、字段合并、B、记录合并。
A、字段合并,是指将几个字段合并为一个新字段。例如将前面从身份证号码中提取出来的年、月、日三个单独的字段进行合并,得到出生日期。
介绍一个函数concat
操作步骤如上
最后新增加一步:如果想要对年龄进行计算,需要将变量视图中“出生日期2”的数据类型更改为日期。
B、记录合并,也称纵向合并。是将具有共同的数据字段、结构,不同的数据记录表信息合并的一个新的数据表中。
操作步骤:
【数据】-【合并文件】-【添加个案】,弹出【添加个案】对话框。
选择【浏览】,打开文件
点击【继续】按钮。
如果正确,点击【确定】按钮。完成男女数据合并工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26