数据分析软件：SPSS二次开发_（5）.数据处理与预处理技术.docx
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数据处理与预处理技术
在数据分析的过程中，数据处理与预处理是至关重要的步骤。这一部分将详细介绍如何使用SPSS进行数据的清洗、转换和标准化，以确保数据的质量和分析的有效性。我们将通过具体的例子和代码来说明这些技术的应用。
数据清洗
数据清洗是指识别和纠正数据集中的错误、不一致和不完整数据的过程。数据清洗的目的是提高数据的质量，使其更适合后续的分析工作。在SPSS中，数据清洗可以通过多种方式进行，包括删除缺失值、处理异常值、纠正数据格式等。
删除缺失值
缺失值是数据集中常见的问题，它们可能会导致分析结果的偏差。在SPSS中，可以通过以下步骤删除缺失值：
打
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