「混合模型」工作會讓各種混合線性模型符合資料，可讓您使用這些符合的模型對資料進行統計推論。 混合線性模型是標準線性模型的概括，概括的內容是允許資料呈現相關及非常數變異性。混合線性模型非常靈活，不僅可以建立資料平均值的模型，也可以建立其變異數與共變異數的模型。

我們將著重在討論價格為35000元(單位：美金)以下之汽車。首先我們先將資料做篩選。篩選與排序 =>變數 =>全選所有的變數拖曳至右邊 =>篩選條件 =>選擇「Invoice35000」 =>確定。完成之後，即可將所有價格小於35000元的汽車篩選出來。

在多變量分析中，主成分分析（Principal components analysis, PCA）是一種分析、簡化數據集的技術。利用原有的變數組合成新的變數，以達到資料縮減的目的，但卻能夠保留住數據本身所提供的重要資訊。由於主成分分析主要依賴數據提供的訊息，所以數據的準確性對分析結果影響很大。