身处互联网时代，用户需求差异化越来越大，要想解决用户痛点，就必须根据用户行为数据，制定行之有效的运营策略。
然而在庞大的用户数据中，我们怎样才能高效的获取我们需要的数据呢？获取后又该怎样处理、分析呢？这就需要借助一些数据分析工具，比如Excel、SPSS、Python等等。其中SPSS具有五大特点：操作简便、功能强大、数据兼容、扩展便利、模块组合。正因为它具备这五大特点，让大部分都是文科出生的运营喵们都爱不释手。在实际应用过程中，SPSS可以在零售领域用来刻画用户画像，在互联网领域通过用户浏览、消费行为进行聚类，研究总结用户特征等。
SPSS就是一个傻瓜似的操作软件，你只需熟悉基本界面和常用功能，然后将你需要处理分析的数据导入进去，根据分析目的选择相应的分析功能，软件就会自动得到分析结果。
从上述可知，在数据分析的整个过程中有三点尤为重要：1）数据准备；2）选择合适的分析功能；3）对SPSS处理后的结果进行解读分析、验证。
对于数据准备，其实这并不在我们操心的范畴，因为一般都会有专门的数据分析同事给你提供数据，前提是你要明确你需要那些数据，比如一个电商要从目前的用户中找到高价值用户，那么可能需要用户的ID、交易日期、交易金额等数据。如果没有人为你准备数据，也不要担心，因为你可以通过python爬虫获得需要的数据，千万不要被爬虫吓到哦，因为只要动动手指就可以在网上找到各种爬虫开源代码，我们只要理解，应用就可以啦。
在数据准备好了以后，就需要根据分析目的选择合适的分析功能了。SPSS的功能非常强大，比如描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每个大类中又分为很多小类。继续以上面举例中得到的数据为例，那么可以选择RFM分析来处理、分析上面得到的数据，最终可以得到下图所示结果，每个用户都贴了一个标签。从下图可以看到，分析结果表相比较原始数据表多了几列新的数据，这些数据都是在分析过程产生的。
最后就是对SPSS处理后的结果进行解读分析、验证，该过程会遇到很多不清楚的变量名、图表，但是不要害怕，只要你明确了上面的分析功能就可以凭借百度、谷歌得到相应的解释，你只需进行简单的判断就可以，比如x>0.5则代表模型拟合效果好，则可以采纳该分析结果；x<0.5则代表模型拟合效果不好，则不能采纳该分析结果。
没错，SPSS就是这样一个傻瓜式数据分析工具（忽略统计学知识），只要我们花点心思都可以掌握，从而利用它来探寻数据背后的意义，为我们的运营工作提供指导性意见。
