统计的利器里，SPSS算是蛮顺手的一个，是对不太擅长写代码的朋友来说，界面直观，操作也挺容易上手的。你要是做调研、搞社科，或者偶尔碰上数据任务，用它来跑下平均数、画个箱线图啥的，效率还挺高。

像“居民储蓄调查数据”这种文件，直接扔进 SPSS 里，几步操作就能跑出性统计，平均值、标准差啥的都帮你算好，图表也能顺手画，响应还挺快。

文件里还有不少案例，比如聚类（裁判打分）.sav，就比较适合做无监督学习那一块。多个裁判的评分放在一起一，就能看出哪些人打分风格一致，哪些出奇的“野”。

再比如时间序列（激光唱机出口）.sav，就适合预测性，像季度趋势、周期性波动这些，SPSS 都能帮你快速搞出来。省事、省力。

对应那部分的买房数据文件也挺有意思，你可以不同购房人群偏好啥样的房子，比如年轻人更爱地铁房，还是学区房，这类分类变量之间的关联性，SPSS 能直观地画图展示出来。

哦对了，如果你想深入学点高级技巧，00 统计与 SPSS 的应用-薛薇-2001 年 11 月第 1 版.pdf这本书还蛮系统的，变量管理、数据清洗、方差、回归模型都有提。对新手蛮友好。

推荐你也可以看看这些文章：t 检验怎么用 SPSS 搞、多元回归的用法、模型适配度怎么检验。都是比较接地气的讲法。

如果你平时数据任务比较多，又不太想折腾 Python/R 那套，SPSS 这个工具确实可以用用，尤其是面对结构化数据，有现成的.sav文件，那就更方便了。