Excel、R/Pythonとともに文理融合のデーターサイエンス系で重要視されているのが、IBM SPSS Statistics（以下、SPSS）で、社会科学、医療、心理学、ビジネス調査などで広く使われている世界最高峰の統計解析ソフトウェアだ。
1968年に開発されて以来（現在はIBM社が提供）、世界中の大学や研究機関で事実上の「標準ツール」として利用されている。最大の特徴は、プログラミングコードを書くことなく、マウスクリック（GUI操作）だけで高度な多変量解析や仮説検証を実行できる点にある。
1. SPSSの主な特徴
• コード不要の直感的な操作性
メニューバーから手法を選び、分析したい変数を選択ボックスにドラッグ＆ドロップするだけで解析が実行できる。プログラミング言語（RやPythonなど）の構文を覚える必要がない。
• 網羅的な統計手法の搭載
平均値の比較（t検定、分散分析）といった基礎統計から、重回帰分析、因子分析、クラスター分析、生存率分析（医療分野）、時系列予測まで、学術研究や実務に必要なほぼすべての解析手法を備えている。
• 優れたデータ加工・管理機能
アンケート結果のカテゴリ分け（再コード化）、欠損値の処理、データの結合・抽出など、大規模なデータセットの整理作業を効率的に行える。
• そのままレポートに使える出力形式
分析結果は綺麗な表（クロス集計表など）やグラフとして自動生成され、Word、Excel、PowerPoint、PDFなどの形式へワンクリックで出力できる。
2. どのような分野で使われているか？
プログラミングの手間を省き「分析結果の考察・解釈」に集中できるため、文系・理系問わず幅広い分野で導入されている。
3. 他の解析ツール（Excel、R/Python）との違い
4. なぜ「ド文系」や研究者に選ばれるのか？
データサイエンスの現場ではプログラミング（Python等）が主流になりつつあるが、アカデミア（研究分野）や現場の実務者においてSPSSが支持され続ける理由は「統計学のロジックや解釈に集中できるから」だ。
数学的な数式展開やプログラムのエラー（バグ）対処に時間を奪われることなく、「得られたデータから何が言えるのか」という課題解決や論文作成の本質にリソースを集中できる点が、SPSS最大の強みと言える。