IBMSPSSStatistics 的 Python 模块集成，真的蛮实用的，尤其是你手上已经有一套自定义逻辑的时候。这篇文章讲得挺清楚：怎么把你自己写的 Python 模块嵌进去，怎么用 SPSS 自带的方法做数据预，再统一输出。整体流程打通之后，效率直接翻倍。

用户自定义模块的调用方式也不复杂，主要是在 SPSS 的扩展机制上做文章。文章里有详细的示例，像输入数据格式、模块调试，还有结果展示那块，算是贴地气的教程。

IBMSPSSStatistics本身就支持 Python 接口，所以你可以直接写一些函数，比如数据清洗、特征转换这些逻辑，扔到 SPSS 里一起跑。要是你平时做的就是 BI 或者数据，想把之前积累的 Python 工具链利用起来，这方法还挺适合。

对了，文章还演示了如何把整个流程串起来：从数据导入，到预、建模，再到结果输出，全部通过集成方式搞定。比较适合有一定 Python 基础，又想上 SPSS 图形界面效率的人。

如果你经常在 SPSS 里业务数据，又不满足于它内置的功能，那这套集成方式真的可以试试。不仅省时间，灵活度也高。