统计学领域的数据计算量相当庞大。因此使用计算机解决统计分析问题成了人们必然的选择，可以使用编程语言，利用编程语言中基本的函数设计计算公式，录入数据完成统计分析，或者使用统计分析软件，录入数据完成统计分析。目前较为流行的编程语言为Python，较为流行的数据分析软件为SPSS，那么SPSS和Python的区别是什么?
以下是使用SPSS进行的描述统计分析的步骤：
1.录入数据文件
以一个班级学生的语文成绩为例，需要在SPSS数据表中设置两个变量，姓名和语文成绩，设置方法如图1所示。
图1设置变量属性
设置完毕后打开数据视图向其中输入数据，如图2所示。
图2录入学生成绩
2.分析数据文件
数据录入完毕后，如图3所示，依次点击分析，描述统计，描述，将语文成绩设置为变量，然后点击选项，选中平均值，最大值，最小值，方差，标准差，峰度和偏度，然后点击继续，确定。
图3描述性统计分析
语文成绩描述性统计分析结果如图4所示。
图4分析结果
如果使用Python进行描述性统计，至少需要运行以下的代码：
#计算均值
mean(data)
#计算中位数
median(data)
#计算众数
mode(data)
#极差
ptp(data)
#方差
var(data)
#标准差
std(data)
#变异系数
mean(data) / std(data)
...
可以看出，Python语言非常抽象，对于初学者并不友好，特别是没有计算机基础的用户。很多统计分析用户并非计算机行业从业者，能抽出学习语言的时间更少，使用Python就更为困难。
