IBM SPSS Statistics的数据重构功能，也被称为数据重组，包含了将选定变量重组为个案、将选定个案重组为变量与变换所有数据（即数据转置）的功能。

为什么要进行数据重组？这是因为一些分析方法可能需要采用个案组或变量组的数据来分析，因此，需要通过重组的方式转换数据。本文将会重点介绍如何将选定变量重组为个案。

一、打开数据文件

首先，如图1所示，打开变量组类型的数据。该数据记录了每个账号在不同页面的浏览次数。

图1：变量组数据

二、使用数据重构功能

接着，如图2所示，打开数据菜单中的重构选项。

图2：数据重构功能

三、选择将选定变量重构为个案

如图3所示，在打开的重构数据向导中，可以选取数据重构的方法。我们选择“将选定变量重构为个案”选项。

图3：重构数据向导

接着，就会来到比较关键的步骤-选择变量。我们来看看如何进行变量选择：

1.当前文件中的变量，即当前数据集中所包含的变量。

2.个案组标识，即用以识别个案的变量，比如本例中的“账号”变量，可作为个案组标识来识别不同的个案。

3.目标变量，即重构后出现的变量，需要将需重构的变量添加为“要转置的变量”，然后再为这些转置的变量创建一个目标变量，说明这些转置变量的特征。比如在本例中，将“Page1-6”的变量添加为要转置的变量，然后创建一个名为“Page”的目标变量。

4.固定变量，即保持不变的变量，本例中无固定变量。

如图4所示，我们已经按照变量的属性完成了变量的选择。

图4：选择变量

接着，需要创建索引变量。

当创建的目标变量的数值在单个个案中会有多个变量出现时，就需要创建索引变量识别。本例中，我们使用的是单因子的目标变量，可以选择创建“一个”索引变量。

图5：创建索引变量

然后，再设置索引值的类型，方便识别不同个案目标变量对应索引值的含义。如图6所示，可使用连续数字或变量名进行识别。

图6：设置索引值类型

最后，对应用于重构的数据文件选项进行设置：

1. 对未选择的变量的处理方式，删除或保留为固定变量

2. 转置后的变量中的系统缺失值或控制，创建新个案或废弃数据

3. 创建计数变量

图7：设置重构后的数据文件

完成数据重构设置后，我们可以选择立即重构数据，或保存、修改算法后再重构数据。

图8：立即重构数据

完成数据重构后，可以看到账号1中包含了6种索引值变量，对应每一个索引值变量，有其对应的“Page”数。

图9：完成数据的重构