论文数据分析为：数据导入、数据清洗、数据转换、探索性数据分析、数据分析、结果输出。
一、数据导入
在进行SPSS数据分析之前，需要先将数据导入SPSS。可以直接将Excel表格拖拽至SPSS软件中，或者在SPSS中选择导入Excel表格。一般情况下，SPSS能够自动检测数据类型和数据分割方式。如果数据分割方式错误，可以在导入界面手动调节。
二、数据清洗
一般来说，导入的数据文件是含有噪音或不完整的。数据清洗是数据处理中重要的一环，目的是将数据中的无效数据清除掉，使得数据准确、有效。
SPSS提供了数据整理和数据筛选工具以进行数据清洗。在进行数据清洗时，需要通过SPSS的分析工具对缺失值和异常数据进行处理。
三、数据转换
在数据清洗后，有时候需要对一些变量进行转换，例如将数值型变量转换为分类型变量等。SPSS提供了数据转换功能，在数据转换前，可以使用SPSS的描述统计工具进行数据摘要，找到异常值并删除。对于非正态分布的数据，可以使用对数函数进行转换。
四、探索性数据分析
在进行正式数据分析前，需要对数据进行探索性数据分析，通过使用SPSS图示功能对数据进行描述性分析，查看数据的分布规律和数据间的关系，以及对数据的可视化呈现。
对于类别型变量，可以使用SPSS的交叉表格工具展示类别变量间的关系。同时，SPSS还提供了数据分布图、箱线图、直方图等较为常用的图形工具，可以全面展现数据的分布。
五、数据分析
当完成了上述工作后，可以使用SPSS中的统计分析工具进行数据分析。SPSS提供了一系列的工具，包括描述性统计分析、卡方检验、t检验、方差分析、回归分析等。通过这些统计分析工具，可以找出变量之间的关系，并推测原因。
六、结果输出
SPSS的结果输出功能十分方便，可以在结果管理器中查看执行的每一步操作和每一个操作的结果。执行分析后，可以在结果管理器中查看分析结果和信度分析值，以方便将分析结果投入生产和生活应用之中。