SPSS是当今国际上最流行的统计分析软件之一，具有界面友好、统计功能强大、前后处理功能完善等优点。SPSS提供了广泛的数据收集、分类、分析和处理技术，揭示数据模式、异常，以及关键变量和关系，帮助企业深入洞察企业信息，做出更好决策。谢龙汉、尚涛编著的《SPSS统计分析与数据挖掘》从SPSS窗口操作出发，用案例的形式介绍SPSS数据分析在各个领域的广泛应用。
全书共分24章，依次介绍了SPSS基本文件管理、基本统计分析、高级统计分析、决策树模型、神经网络模型、信用风险、社会经济评价，以及各章节中的案例分析等内容。
谢龙汉、尚涛编著的《SPSS统计分析与数据挖掘》基于SPSS 19.0编写,结合大量的实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。每章均给出大量分析案例，具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析，以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。
《SPSS统计分析与数据挖掘》最大特点是抛弃了其他同类书籍中只介绍理论用法、缺乏案例分析的弊病，全书给出许多数据挖掘分析案例，为读者展示SPSS在数据分析、信用风险管理、直销分析、社会经济分析等实际项目中的应用技术。
《SPSS统计分析与数据挖掘》适合自然科学和社会科学各领域、各专业的数据分析人员，也可供相关专业本科生、研究生、科技人员和企事业单位工作人员，以及从事数据挖掘、金融分析、商业咨询、财务分析的人员使用。
