IBM SPSS Statistics 19编程与数据管理指南：深度挖掘功能解析

《编程与数据管理：IBM SPSS Statistics 19指南》是由雷纳尔德·勒维斯克和SPSS公司共同编撰的一本专业书籍，专为已经熟悉IBM SPSS Statistics 18的用户设计。本书旨在帮助用户深入了解SPSS Statistics界面背后强大的功能深度，特别是那些在数据获取、合并、转换以及数据分析和报告过程中至关重要的工具。 在使用本书提供的信息和产品支持之前，请务必阅读第435页的通用注意事项部分，其中包含了关于版权、使用许可以及责任声明的重要信息。《编程与数据管理 for IBM SPSS Statistics 19》强调了在实际工作中，一个成功的分析或有深度的报告往往需要更多精力投入到数据预处理阶段，而不仅仅是定义分析流程或撰写报告。 该书涵盖了如何利用SPSS Statistics 19中的高级编程功能来自动化复杂的任务，比如数据清洗、整合、定制计算和创建自定义算法。它详细介绍了Python和GLM（Generalized Linear Models）脚本语言的使用，这些语言让专业人员能够编写可重复使用的代码，提升工作效率，并确保数据处理的一致性和准确性。 书中还深入探讨了数据管理功能，包括数据导入、导出、数据库连接，以及如何处理大规模数据集。用户可以学习如何利用SPSS的元数据管理工具优化数据结构，以及如何利用数据视图进行有效的数据探索和可视化。 此外，本书还特别关注了与其他统计软件，如SAS的兼容性，帮助SPSS用户在处理跨平台项目时实现无缝协作。对于需要处理敏感信息或处理大规模数据的机构，安全性内容也是重要一章，它涵盖了数据加密、访问控制和隐私保护的最佳实践。 《编程与数据管理 for IBM SPSS Statistics 19》是一本实用的教程，不仅适用于初级用户寻求提升其技能，也适合经验丰富的分析师进一步挖掘SPSS Statistics的功能潜力，从而在数据分析领域取得更大的成功。通过阅读这本书，读者将获得对如何高效、精确地管理数据并运用其进行深度分析的全面理解。