抽样方法主要包括:随机抽样、分层抽样、整体抽样和系统抽样。
随意采样
随机抽样要求严格遵守概率原则，每个抽样单位被抽中的概率相同，可以重现。随机抽样常用于总体数较少的情况，其主要特点是从总体中逐个抽取。随机抽样可分为简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
分层抽样
分层抽样是指在抽样时，将总体分为不相交的各层，然后按一定比例从每层中独立抽取一定数量的个体，将每层抽取的个体组合起来作为样本的方法。层内变化越小越好，层间变化越大越好。
巢式抽样法
整群抽样又称整群抽样，是将群体中的所有单位合并成互不交叉、互不重复的几个集合，称为群；一种抽样方法，在这种方法中，样本以组为单位进行抽样。应用整群抽样时，要求每个群具有良好的代表性，即群内单位间差异大，组间差异小。
系统抽样
系统抽样又称机械抽样和等距抽样。当群体中个体较多时，采用简单的随机抽样比较麻烦。这时可以将种群分成几个平衡的部分，然后按照预定的规则从每个部分抽取一个个体，得到所需的样本。这种抽样称为系统抽样。
除了主成分分析和因子分析的功能外，还有聚类分析的功能，可以将物理的或抽象的对象集合分组到由相似对象组成的多类分析过程中。本文将详细介绍利用spss进行聚类分析的过程。
1.打开spss软件，选择分析-分类-系统聚类，进入系统聚类设置页签。
2.进入选项卡，使用标准化数据作为变量。然后我们可以选择各种和方法的聚类和图标生成。在这里，我们检查树视图之后的其他默认设置。点击确定，查看spss自动处理输出的结果。
3.根据spss的结果进行分析。
聚类分析的目标是在相似性的基础上对手机数据进行分类。现在聚类分析的这个功能可以应用到很多领域，包括数学、计算机科学、统计学等等。
聚类是无监督学习的典型，在企业运营中也能发挥巨大的作用。比如，我们可以利用聚类将目标用户划分为几个特征明显的子群体，从而在运营活动中针对这些子群体采取精细化、个性化的运营和服务；还可以利用聚类对产品进行分类，将企业的产品体系进一步细分为不同价值、不同用途的多维度产品组合，并在此基础上分别制定相应的发展计划、运营计划和服务计划。这样会提高操作的效率。费率和商业效果。
聚类方法分为基于划分的聚类、层次聚类、基于密度的聚类、基于网络的聚类、基于模型的聚类和基于模糊的聚类。今天，我们将从基于分区的聚类来解释聚类算法。什么是基于分区的集群？它的原理是对一堆散乱的点进行聚类，聚类的目标是"类内的点足够近，类间的点足够远。你需要做的是(1)确定聚类数；(2)选择初始中心点；(3)迭代重置中心点，直到类内的点足够近，类间的点足够远。基于划分的典型聚类是k-means算法。
