SPSS是一种广泛使用的统计软件，可以用于各种数据分析和建模。在数据建模中，非线性回归是一种重要的技术，可以用来模拟非线性数据关系。

非线性回归的基本思路是通过拟合一个非线性函数来估计变量之间的关系。在SPSS中，可以通过以下步骤进行非线性回归。

第一步：导入数据。在SPSS中，可以通过导入数据文件或手动输入数据来创建数据集。

第二步：选择非线性回归模型。在SPSS的回归分析中，可以选择各种非线性回归模型，如多项式回归、指数回归、对数回归等。根据数据的特点和研究目的，选择合适的模型。

第三步：指定自变量和因变量。在SPSS中，可以选择需要建模的自变量和因变量，并将它们添加到回归模型中。

第四步：拟合回归模型。在SPSS中，可以使用非线性回归命令来拟合模型。在拟合过程中，可以调整参数和模型的各种参数，以获得最佳拟合结果。

第五步：评估模型拟合效果。在SPSS中，可以使用各种统计指标来评估模型的拟合效果，如R方、平均绝对误差、均方根误差等。根据评估结果，可以调整模型，提高预测能力。

综上所述，非线性回归是一种重要的数据建模技术，在SPSS中可以使用各种命令和工具来实现。通过正确选择模型、指定自变量和因变量，拟合回归模型并评估拟合效果，可以得到准确的预测结果和科学的结论。