【本网讯】为夯实学生数据分析基础，强化SPSS软件实操技能，2026年5月21日，大数据管理与应用专业教研室开展SPSS相关分析进阶实战公开课。本次公开课由杨毅萍老师主讲，围绕偏相关分析、距离分析两大核心内容展开，助力学生突破简单相关分析局限，掌握处理复杂数据关系的专业方法。

公开课以“回顾基础、深入进阶、拓展应用、实战落地”为脉络，先带领学生巩固散点图解读、皮尔逊相关系数计算等前期知识，夯实理论根基。随后，杨毅萍老师重点讲解偏相关分析核心内容，明确其“控制变量、剥离干扰、还原真实关联”的核心思想，通过经济学、社会学典型案例，阐释偏相关分析在剔除混杂变量影响、避免虚假关联判断中的重要价值。

在SPSS实操环节，老师以“排除体脂率影响，分析体重与腰围相关性”为案例，分步演示分析→相关→偏相关的操作流程，清晰讲解变量选择、控制变量设置、结果解读等关键步骤。结合输出结果对比零阶相关与偏相关系数，直观展示控制干扰变量后数据关系的变化，让学生理解偏相关系数、显著性P值、自由度的统计学意义，掌握“剔除干扰后净相关”的解读逻辑。为拓展学生数据分析视野，公开课进一步引入距离分析内容，讲解其“多维空间量化相似性”的核心思维，介绍欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等常用度量方法的适用场景。通过“学生体育成绩相似性分析”“仪器测量一致性评估”两个实战案例，演示分析→相关→距离的操作步骤，区分个案间、变量间距离分析的应用差异，解读非相似性矩阵，让学生掌握用距离度量数据亲疏远近、支撑聚类分析与异常检测的核心技能。

本次公开课理论与实操深度结合，案例贴近实际应用，既补齐了学生在高级相关分析上的知识短板，又提升了SPSS软件实操与复杂数据处理能力。参与学生纷纷表示，课程内容逻辑清晰、实用性强，有效打通了从理论知识到实战技能的转化路径。

此次公开课是大数据管理与应用专业教研室强化实践教学、提升人才培养质量的重要举措。未来，教研室将持续聚焦大数据分析核心技能，开展更多实战型教学活动，助力学生夯实专业功底、提升就业竞争力，培养适配行业需求的高素质大数据应用人才。

稿件来源：大数据管理与应用专业教研室

撰稿人：刘兴垦

摄影：白千予

初审：张 塽

复审：陈海松

终审：梁春树