相关分析和回归分析是SPSS中常用的统计分析方法，它们的目的和应用场景如下：
相关分析的目的在于研究两个或多个变量之间的关系（线性关系或非线性关系），并评估这些关系的强度和显著性。常用的相关系数有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数、Kendall秩相关系数等。相关分析的应用场景包括但不限于：探索性数据分析，了解变量之间的关系；验证研究中的假设，例如研究变量之间的正相关还是负相关，或者存在其他类型的关系；建立和评估预测模型等。
回归分析的目的在于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，并确定这些自变量对因变量的影响程度和方向。回归分析的常用方法有简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归、二项式回归等。回归分析的应用场景包括但不限于：建立预测模型，例如通过用户的年龄、性别、户籍等信息预测其购买力或借款概率；评估自变量对因变量的影响，例如研究广告投放对销售额的影响；控制变量，消除其他因素对因变量的影响等。
总的来说，相关分析和回归分析都是用来研究变量之间关系、预测和解释现象的有效工具和方法，可以帮助研究者更好地理解和分析数据。