使用SPSS進行數據分析的流程大致可以分為以下幾個步驟：
數據準備和導入。首先，收集數據並將其準備為SPSS可以接受的格式，如Excel或CSV檔案。然後，使用SPSS導入數據，確保數據正確載入到軟體中。
數據清理和預處理。對數據進行清理和預處理，包括處理缺失值、異常值和重複數據，進行數據轉換和標準化等操作，以確保數據的質量和一致性。
描述性統計分析。進行描述性統計分析，計算數據的基本統計量，如均值、標準差、頻數等，以了解數據的總體特徵。例如，可以使用「分析」選單下的「描述統計」選項來進行頻數分布分析和描述性分析。
探索性數據分析。進行探索性數據分析，包括繪製直方圖、散點圖、箱線圖等可視化圖表，以發現變數之間的關係和趨勢。
假設檢驗。根據研究目的選擇適當的假設檢驗方法，如t檢驗、方差分析、卡方檢驗等，進行統計顯著性檢驗，以驗證研究假設或比較不同組別之間的差異。
相關性分析。進行變數之間的相關性分析，計算相關係數（如皮爾遜相關係數、斯皮爾曼相關係數等），探索變數之間的相關關係。
回歸分析。根據需要進行回歸分析，包括線性回歸、邏輯回歸等，用於探索和建模變數之間的關係，並進行預測和解釋。
結果解釋和報告。對分析結果進行解釋和總結，並將結果以適當的方式進行報告，如撰寫報告、製作圖表和表格等。