许多统计过程也都提供描述性统计指标的输出。
(2)描述(D):该过程进行一般性的统计描述。它可以输出均值、均值的标准误、方差、标准差、范围(极差)、最大值、最小值、峰度和偏度。
(3)探索(E):该过程用于对数据的探索性分析。它可以输出均值、均值的95%的置信区间、5%的截尾均值、方差、标准差、范围(极差)、最大值、最小值、四分位数、峰度和偏度。“探索(E)”过程的同时，也可以绘制数据的Q-Q图、直方图和茎叶图，还提供对尺度数据正态性检验的Kolmogorov-Smirnov检验和Shapiro-Wilk检验。
(4)交叉表(C):该过程完成分类数据的统计描述和一般的统计检验。
(7)Q-Q图:和P-P图类似，用于绘制尺度变量的Q-Q图，以判断该变量是否服从正态分布。
【分析】→【秒数统计】→【探索】
描述性统计分析除了应用数量指标以外还可以应用条形图、饼图、帕累托图。、直方图、箱图、茎叶图等统计图形，在【分析】→【描述统计】→【频率】子菜单下的“图表”选项，可以选择绘制条形图、饼图和直方图。
在【分析】→【描述统计】→【探索】子菜单下的“绘制”选项，可以绘制箱图、茎叶图、直方图和检验数据正态性的Q-Q图。
除帕累托图位于【分析】菜单的【质量控制】子菜单以外。
定性数据的图形描述——条形图、饼图、帕累托图
(1)条形图给出相应每一类的频率(或者相对频率)，长方形的高度(注:水平方向条形图为长方形的长度)与类的频率或者相对频率成比例。
(2)帕累托图是按照从高到低顺序排列条形图的长方形条后形成的一种特殊条形图，最高的长方形在左边。
(3)饼图把一个整圆(饼)分成几份，每一份代表一个类，每份中心角与类相对频率成比例。
定量数据的图形描述——直方图、茎叶图、箱图
直方图和条形图十分类似，应用于连续型数据，表现在图形上直方图的各个正方形条之间没有任何间隔。然后计算观测值落入各个区间的频率或者相对频率。
从直方图可以直观地观测数据的分布情况。
茎叶图(Stem-and-Leaf Plot)是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所给出的分布的信息以外，还能够还原大部分原始数据的信息。
箱图(Box Plot或Box-and-Whisker Plot)是总结五数(最小值、第一个四分位数、中位数、第三个四分位数、最大值)的图形表现。
数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，可以保证数据服从标准正态分布。