spss数据如何另存一份？

一、spss数据如何另存一份？

方法步骤

1.首先第一步我们打开软件之后，点击打开数据文档的图标，打开需要分析的数据图标。

2.打开需要分析的数据图标之后，在出现的选择文件的界面中，设置好导入数据的格式，csv或者TXT格式。

3.之后选择好想要导入的数据文件之后，点击确定按钮将数据导入到软件界面中进行分析。

4.导入数据进行分析之后，在界面上方找到编辑选项，在出现的选项菜单中点击“选项”。

5.点击这个选项之后，在上方可以看到选择分析数据展示方式的一些选项，可以选择图表或者枢轴表。

6.选择好自己想要导出保存的数据表类型之后，可以看到分析数据结果已经按照该图标类型进行展示了。

7.完成更改之后，点击保存文件，选择保存文件的格式为图片格式之后，数据表结果就会根据图片来保存导出了，

二、excel如何对一份数据进行数据清洗？

在Excel中对数据进行数据清洗通常包括以下几个步骤：

1. **检查数据**：首先，仔细检查数据表中的每一列，了解数据的类型、格式和内容。查看是否有明显的错误、缺失值、异常值或重复数据。

2. **删除重复值**：如果数据表中存在重复的记录，可以使用“删除重复项”功能。选中数据区域，然后点击“数据”选项卡中的“删除重复项”按钮。在弹出的对话框中，选择需要删除重复项的列，并点击“确定”。

3. **处理缺失值**：对于缺失值，可以根据具体情况选择填充、删除或替换。可以使用“填充”功能来填充缺失值，或者使用“查找和选择”功能来定位并删除缺失值。

4. **删除无效数据**：如果数据中包含无效或不需要的数据，可以使用“筛选”功能来定位这些数据，然后手动删除或使用公式来标记并删除这些数据。

5. **数据格式统一**：确保所有数据的格式一致，比如日期格式、时间格式、货币格式等。可以使用“格式刷”功能来快速统一数据格式。

6. **使用公式和函数**：使用Excel的公式和函数来清洗数据，比如使用`IF`函数来检查和修正数据，使用`VLOOKUP`或`HLOOKUP`函数来查找和填充缺失的数据。

7. **数据验证**：对于需要特定格式或范围的数据，可以使用“数据验证”功能来限制数据输入，确保数据的准确性和一致性。

8. **使用数据透视表**：如果数据清洗的目的是为了数据分析，可以使用数据透视表来汇总和分析数据，同时也可以在数据透视表中清洗数据。

9. **宏和VBA脚本**：对于复杂的数据清洗任务，可以使用宏或VBA脚本来自动化清洗过程，比如编写脚本来自动删除重复值、填充缺失值等。

10. **保存清洗后的数据**：在清洗完数据后，应该将清洗后的数据保存到新的工作表中或工作簿中，以避免覆盖原始数据。

数据清洗是一个细致的过程，需要根据具体的数据和需求来选择合适的清洗方法。在清洗过程中，应该谨慎操作，确保数据的准确性和完整性。

三、excel重复数据只保留一份？

只保留一份方法如下:1、第一步：在中打开要操作的EXCEL表，选择需要删除重复知道的数据列，点击工具栏中的“数据”项。第二步：找到数据工具，点击“删除重复”。第三步：选择“全部”，然后点击下面的OK按钮。

2、首先选中需要进行操作的数据列，点击上方选项卡中的“数据”。找到并点击“删除重复项”。在弹出的窗口中勾选包含重复值的列，然后点击确定。接着在弹出的窗口中点击确定。

3、打开EXCEL表格，选中相关单元格，点击数据标签页中的“删除重复项”。在弹出的对话框中点击选择全选，并点击右下角的确定即可。返回EXCEL表格，发现将EXCEL里重复的内容删除掉，只剩一个操作完成。

4、在弹出的窗口中勾选包含重复值的列，然后点击确定。接着在弹出的窗口中点击确定。就会发现重复的数据都被删除了，只保留了一条。

四、一份数据可以发几篇文章？

一份数据可以发很多篇文章。这个是数据不是算法或者实验，数据是有公共数据和自己收集的数据的区别的，公共数据是公开发表在网络上，可以由任何人下载并在这个数据上实验自己的算法，并与其他人的算法结果进行比较的，而自己收集的数据也可以发表。

五、剖析乔丹身体条件的数据求一份？

身高：1.98米/6尺6寸体重：98公斤/216磅（91年数据，后来一直保持这个水平） 　　脂肪含量：3.0%（NBA球员历史最低，普通人通常15%~20%） 　　百米速度：10.7秒，大一时曾是校田径队运动员，后因篮球教练担心乔丹受伤，乔丹才退出校田径队，当时主要练习短跑和跳远。 　　垂直弹跳：0.98米/38.5英寸 　　绝对弹跳：1.09米/43英寸 　　最大摸高：3.78米/12尺5寸 　　跳高：2.21米 　　跳远：7.87米 　　跟腱长度：28.5厘米 　　手掌长度：左手23.7厘米、右手24.6厘米

六、10086大数据是什么数据？

10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。

七、急需一份识字《大》字教案？

活动目标：

　　1、在游戏中复习所认识的生字、儿歌。

　　2、对读书感兴趣

　　2、体验游戏的快乐。

　　活动准备：

　　大字卡、苹果图片、《大苹果》识字课本

活动过程：

　　1、复习字宝宝。

　　“叫醒字宝宝”。将字卡反扣在黑板上，师：这些“字宝宝”还在睡觉，咱们把它们叫醒，和我们一起做游戏。揭开一张，小朋友念一个。

　　2、利用游戏让幼儿进一步巩固所认识的字。

　　“发——收”识字游戏：字宝宝想和认识它的小朋友做朋友，谁认得快和准就和他做朋友。和旁边的小朋友介绍自己的字宝宝。字宝宝想要休息了，打电话游戏叫字宝宝回家。

　　3、根据字卡复习儿歌，教师指，幼儿读。

　　教师出示字卡，小朋友根据字宝宝背诵相应儿歌，随后出示相应儿歌挂图检查是否正确。并在教师的引导下指读。

　　4、根据教师指令，幼儿自己指读课本中的生字、儿歌。

　　（1）取书。

　　教师播放音乐，幼儿随音乐有节奏一个一个到指定地点取书，回到自己座位放好，不要随便乱翻动。

　　（2）翻书。

　　出示字卡，按老师的要求一页一页翻书到指定页数。

　　（3）指读。

　　左手扶书，右手食指指字，随老师指着大范例儿歌进行点读。

　　5、与字宝宝再见

　　随音乐幼儿一个接一个有序的把书送回指定地点、放整齐。

八、肯德基一份大薯多少克？

KFC的大中小薯条分别为小份75克，中份110克，大份135克，正负差不超过5克。所以肯德基一份大薯是135克。肯德基（Kentucky Fried Chicken，肯塔基州炸鸡，简称KFC），是美国跨国连锁餐厅之一，也是世界第二大速食及最大炸鸡连锁企业，1952年由创始人哈兰·山德士（Colonel Harland Sanders）创建，主要出售炸鸡、汉堡、薯条、盖饭、蛋挞、汽水等高热量快餐食品。

九、如何写好一份数据分析报告？

数据分析报告并不难写，只要掌握了整体结构，学会“三个技巧”，明白怎样“说人话”，写出好的数据分析报告就是一件水到渠成的事。

我长期负责公司的经营分析报告，每月都要对大量各维度的数据进行收集、整理和分析，形成数据分析报告，提交给管理层。这个问题，正撞我枪口上。

下面直接上干货：

一、 做数据分析工作时的思路

第一步：识别问题

数据分析所有的工作，都始于认识一个问题或决策。

先认识问题，才能解决问题。

在识别问题这个阶段，最重要的事情是充分理解问题是什么，以及这个问题为什么重要。

这两个问题的答案不仅会帮助我们弄清楚“通过解决问题能够达到什么目的”，也有利于随后的阶段性工作的顺利开展。

1）找准利益相关者

数据分析工作做久了，有时候会养成一种陋习，即直接一头扎进分析工作当中，完全不考虑利益相关者的实际需求——往往对自己所掌握的分析技能越自信，这种情况就越严重。

单纯的数据分析工作是没有任何意义的，哪怕你分析出了一堆的问题，如果没有能够根据结果采取行动的利益相关者，你就是在做无用功，一旦被批评，还特委屈，因为你的确下了大力气，但没有找对方向。

而且，哪怕分析本身是完全站得住脚的，也要确保你分析的潜在对象有可能被你说服，去做一些事情。

拿我自己做过的经营分析报告举个例子：

如果我的报告中，公司连续三个月的运营费用持续走高，这是否一定是个问题呢？

并不一定。

单看数据，成本上升肯定不算好事。但如果从公司的战略出发，目前最需要的是快速铺开市场，公司短期内更看重的是市占率而不是毛利率。这时候你的数据报告中，把"运营费用持续走高”当成问题进行反馈，反而会让人觉得你工作能力不足，对公司现阶段的战略策略都认知不清。

2）对问题进行聚焦，明确看问题的视角

因为在数据分析中，对事物的不同的定义方法，会对结果产生很大的影响。

我们还是直接用案例说话：

如果你是运营部门的负责人，你需要针对公司现有的产品进行一次数据分析，看哪个产品的顾客满意度最高。

这时候你的属下提供了两种方案：

A方案，在为期一星期的时间内使用线上调查的方式，让顾客持续记录下他们对公司每项产品使用的频次和使用时长；

B方案，让顾客对他们在过去几个月内使用的产品频次和使用时长进行排序。

虽然这两个方案都在解决非常相似的问题，但很可能会得到不同的结果。

A方案很可能获得更加精确的结果，但是额外的记录负担（每天持续进行）很可能意味着调查样本的客户参与率会降低，而且，顾客可能会受到特定季节或时刻（比如双十一）的阶段性影响。

B方案进行的调查研究很可能没有那么精确，但因为它覆盖了更长的时期，可能不会受到特定季节或时刻因素的影响。

最重要的是，两个调查方案将很可能因为差距甚远而难以折中。不同的方案代表了不同的分析维度，其产出的结果和能够引申出的应用对策也是不一样的。

这也是为什么，在问题识别阶段就要对看问题的视角形成一个清晰的认识是非常重要的。

第二步：回顾之前的发现

你的问题不像你想的那样特殊。

你正打算做的工作，有许多前人可能已经做过了。不要白费力气做无谓的重复性劳动，你所需要做的是搜索、搜索、再搜索。

在动手开始工作之前，先问自己以下问题：

你是否已经定义了一个清晰的问题？你是否已经识别出这个问题的利益相关者，且针对这个问题你已经和这些利益相关者进行了广泛的交流？你是否对你计划解决的问题和利益相关者产生共鸣，且对他们会使用问题的结果来制定决策拥有信心？一旦问题被解决，将基于结果制定的决策的内容以及决策制定者是谁，你清楚吗？

第三步：简化模型

新手常会翻一个错误——追求大而全。

数据分析模型是为解决特定的问题而建立的，所以我们要舍弃所有非必须的和无关紧要的细节，只保留最重要的、最有效的、最关键的且会造成影响的数据。

好的一个模型就像一幅讽刺漫画——漫画会选中某个特征（鼻子、笑容或者一缕头发），并且在牺牲其他特征的情况下重点描绘这一特征。

每当你建立一个模型时，都必须是有选择性的。我们必须让它能聚焦于当下设法解决的问题。

我在最开始做经营分析时候，经常犯这个错误，自己花费大量的时间，将某一个事业部或者某一个部门的所有数据满满当当的全部摆上去——这样的确很有成就感，看上去自己为了这个工作也付出了很多。

但实际上，真正出问题需要分析的，可能就只有那么几行数据。一口气塞进来这么多内容，不仅仅是在做无用功，还起到了污染数据源，不容易聚焦问题的坏影响。

第四步：收集、测量和分析数据

许多情况下，在我们能够对数据进行统计前，必须做大量的数据过滤、分类以及其他的准备工作。这其中除了常用的EXCEL之外，也往往会用到SQL、BI和Python等软件程序。

篇幅有限，这几个软件的具体使用方式，在这里不做赘述，推荐通过知乎知学堂官方的数据分析全能班进行系统性学习，这个课程不仅有系统的数据分析理论基础，还针对上述软件在实战中可能涉及到的运用技巧进行了针对性授课，比如第三周到第五周的课程清单如下：

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现在，我们定义了问题，收集了数据，通过专业软件对数据进行了处理和分析。

接下来，就是写数据分析报告了。

二、 做数据分析报告时的思路

1、整体结构

数据分析报告的结构不是一成不变的，但最经典、最常用的是“总—分—总”的金字塔结构。

看报告的人通常是你的上司或公司的管理层，他们时间比较有限，不会一上来就逐字逐句的看报告，而这种结构可以让你的老板在最短时间内知道你分析的重点。

1）开篇部分介绍清楚分析背景、目的与思路，包括标题页、目录和前言

其中，前言是最重要的，如果把数据分析报告比喻成地图的话，把看报告的人比喻成想从A点到B点的人，那么前言就是这份地图上从A点B点的路线。

前言部分要包括的内容如下：

为什么要开展此次分析？通过此次分析要解决什么问题、要达到什么目的？如何开展此次分析、主要通过哪几方面开展分析的？

2）正文部分详述具体分析过程和结果

需要注意的是，要用数据去客观得出分析结论，尽可能的不要出现“我感觉、我猜测、我觉得”这样主管色彩浓郁的词。

文章内容也不要用太多难懂的名词，降低老板的理解难度（毕竟在细分领域老板可能的确没你专业）。如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”。

3）结尾部分包括结论、建议

结论和建议不是分析结果的简单重复，而是要结合公司实际的业务来写。

结论不要太多，分析一个最重要的结论就可以了。

精简的结论也容易让别人接受，减少阅读的心理门槛，如果别人满眼看到都是看到问题，产生抗拒心理，这篇报告也就失去了好的效果。

得出分析结论以后，还要针对结论给出建议。

建议选项不能太多，否则会增加决策成本，也让领导无从下手。但不管给出几个建议，一定要是可以落地的才行。

2、三个技巧

1）能用图表就别用文字

正文不要用大量堆砌的数字，可以用图表来让报告达到通俗易懂的效果。

2）学会用数据讲故事

好的数据分析报告，都是那些会用“数据讲故事”的报告。

好的分析故事的原理都是相似的，它们有着强烈的叙述性，而且通常受商业问题或目标的影响——并且在呈现调查结果时往往采用观众能够理解的方式。

这里提供一个“写故事”的框架：

1．我对这个问题的理解；2．我如何估量它的影响力；3．哪些数据是可以用的；4．最初的解决方案；5．最终的解决方案；6．该解决方案的影响力。

3）“说人话”

数据分析做久了，会习惯性的以为自己常用的一些术语，比如说回归系数啊、R2水平啊之类的，报告面前的读者也是能够明白的。

这是个错误。大多数读者（哪怕他是你领导）都听不懂太过技术性的表达或报告。

他们并不关心你的过程，他们只关心结果和影响。将这些信息用在报告或陈述的附录中可能会有用，但是，你用数据讲故事时，别让它们妨碍你，一定要从他们真正需要了解的东西开始。

简而言之，说人话。

三、 如何提升数据思维能力

数据思维能力的提升是一个系统工程。

一份好的数据分析报告的产出背后，是问题聚焦的意识、数据筛选工具的应用、数据分析软件工具的应用、数据分析报告的撰写技巧等多方面能力的聚合。

单纯凭借个人的自学或“单点突破”，很可能事倍功半。

计划在数据分析相关领域进行长期发展的同学，推荐通过知乎知学堂官方的数据分析全能班进行一个10周必修课+4周选修课的系统性学习。

知学堂官方推出的这个课程结构安排相对比较科学，设计了完整的学习链路，可以让我们通过10周的时间，跟着课程完成系统性的实战学习，再根据自己的实际职业细分领域，针对性的进行4周的选修专项练习（比如人力资源项目、财务项目、运营项目、产品项目等），解决无项目经验的求职难题。

教学方式上，以录播课+社群答疑+督学+作业批改+1v1简历修改+内推信息+赠送课程live+送书+职业交流群构成。非常适合零基础的新人，和自己摸索做了一段时间的数据分析，但希望在整体思维体系上有一个质的提升的数据分析从业者。

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以上就是本次分享的全部内容，希望能给你带来帮助。

祝你在数据分析领域发展顺利。

十、大切诺基轮毂数据？

大切诺基的轮毂数据如下：

大切诺基采用的轮胎型号规格为295/45R20，汽车的轮胎胎宽为295mm，胎厚为133mm，扁平率为45%，汽车前后轮胎的规格是一样的，轮毂采用的是美国惯用的大尺寸电镀轮毂。