大数据的字面意思是巨量的数据集合，具体指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点：大量、高速、多样、低价值密度、真实性。我们结合大数据的特点和IBM SPSS Statistics的特点，来探讨为什么在当今这个时代为什么IBM SPSS Statistics更适合做大数据分析。

1、IBM SPSS Statistics操作界面友好

IBM SPSS一大的优点是操作界面友好，输出结果美观漂亮。它是采用人机交互界面的统计软件，在人机交互型统计软件中具有优势，从1995年至今在这条路上已经更新迭代了许多版。早已成为同类软件模仿和学习的对象之一。

由于数据量庞大和需要的操作很多，大数据的处理是一个十分复杂的过程。如果在此过程中还采用命令行交互，再好的分析师也难免出现差错。所谓失之毫厘，谬以千里，为了分析结果的正确和处理过程的简化。选用交互界面友好的IBM SPSS就显得十分重要。

图1：数据窗口

图2：变量窗口

2、IBM SPSS Statistics是易学易用的软件

大数据一个最主要的特点是大量，这个时代要处理的数据远超人们的想象。需要进行大数据分析的不仅仅是数据分析师，还有一些刚入门的新手。IBM SPSS刚好具有易学易用的特点。

首先IBM SPSS易于操作，易于入门，结果易于阅读，对统计软件的学习不会冲淡的主题，这样研究人员就可以将精力集中在大数据的结果分析上，而不是忙于编程设计。

其次由于SPSS内置了许多数学工具，从某种意义上来说，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。因为使用者在使用分析软件的时候只是想得到分析的结果，并不想去关注具体数学公式和运算的过程。

3、IBM SPSS Statistics具有强大的编程能力，支持二次开发

虽然SPSS以简洁友好的交互界面著称，但这并不意味着SPSS没有编程和二次开发功能。SPSS内置了编程功能，如果自带功能不能满足需求，我们可以自己编写功能去适应开发的要求。绝大部分的功能都可以通过软件自带的命令语句来完成。

如果自带的命令语句还是无法完成我们的需求，SPSS还可以借助外部软件来拓展功能。SPSS不仅可以用自带的功能进行编程，还可以使用Python去编写程序代码来实现更强大的功能。SPSS提供的拓展编程的功能和特性让SPSS成为强大的统计开发平台。

图3：编程功能展示界面

图4：python编写拓展包界面

图5：自带的编程界面

4、IBM SPSS Statistics支持丰富的数据源

数据分析的起点是数据的收集，想要获取更加立体，更加多元的数据就必须要从各个渠道收集数据。从各个数据渠道收集到的数据格式各不相同，而我们在将这些数据综合在一起进行数据分析的时候必须统一他们的规格，这就要求分析软件支持各种数据源。

这些数据可能来自各种数据库，可能是一些表格，可能是来自网页。IBM SPSS有应对各种各样数据源的专门方法。比如来自dBASE、foxbase等软件产生的*dbf文件，自带文本编辑器软件可以将这些数据翻译成ASCII码然后再进行转码，形成可以使用的数据。Excel的*xls类数据也可以转换成SPSS数据文件，甚至其他数据分析软件形成的数据，SPSS也可以支持。

不但在数据输入时，支持各式各样的数据类型。在数据输出时，分析的结果可以转换成多种我们日常使用的格式。数据分析的结果可以保存为*txt、word、PPT、html格式的文件。

图6：SPSS支持的数据格式展示

海纳百川有容乃大，SPSS既有互动界面，又有编程界面。既适用于新手学习，又能满足专业的需求。既可以自主建立数据库，又可以从外部导入数据库。大数据时代数据各式各样，需要分析软件做到统筹各种格式的数据再进行分析。IBM SPSS的优势是大数据分析所需要，较之其他软件IBM SPSS是更适合大数据分析的。