SPSSPRO 平台概览
SPSSPRO 是面向高校师生、市场调研人员、科研人员与质量管理人员的在线数据分析平台，无需安装客户端即可通过浏览器使用。平台内置数百种主流应用算法，覆盖数据科学常用场景，并持续更新算法模型。用户可通过拖拽数据、一键建模的方式完成分析，平台自动生成智能分析报告，适用于科研、商业分析、问卷调查、数据挖掘等领域。
数据处理
平台提供数据处理模块，支持数据标签、数据编码、异常值处理、无效样本处理与变量生成等操作，帮助用户在上游完成数据清洗与准备，为后续统计分析提供规范数据。
描述性统计与问卷分析
描述性统计模块涵盖频数分析、描述性统计、分类汇总、正态性分析与相关性分析。问卷分析模块提供信度分析、效度分析、多选分析、对应分析与区分度分析，支持问卷调查类数据的质量检验与结构分析。
综合评价与差异性分析
综合评价模块包含层次分析法（AHP 专业版）、探索性因子分析、数据包络分析（DEA）、模糊综合评价与优劣解距离法（TOPSIS）。差异性分析模块提供单样本 T 检验、配对样本 T 检验、独立样本 T 检验、单因素方差分析与事后多重比较，满足分组对比场景。
相关性与预测模型
相关性分析模块支持 Pearson 相关性分析、Spearman 相关性分析、Kendall tau-b 相关性分析、Cochran Q 检验与 Kappa 一致性检验。预测模型模块提供线性回归（最小二乘法）、岭回归、分层回归、灰色预测模型 GM(1,1) 与 K-Means 聚类分析。
统计建模与计量经济模型
统计建模模块包含主成分分析（PCA）、典型相关分析、泊松分布检验、游程检验与逐步回归。计量经济模型模块提供单位根检验（ADF）、差分分析、偏自相关分析（pacf/acf）、时间序列分析（ARIMA）与 GARCH 模型，支持时间序列数据的建模与预测。
医学统计与机器学习
医学统计模型模块涵盖比例风险回归（COX 回归）、Kaplan-Meier 生存曲线、Ridit 分析、卡方检验与分层卡方分析。机器学习分类模块提供决策树分类、随机森林分类、Adaboost 分类、梯度提升树（GBDT）分类与 CatBoost 分类；机器学习回归模块提供 ExtraTrees 回归、K 近邻（KNN）回归、BP 神经网络回归、支持向量机（SVR）回归与 XGBoost 回归。
规划求解与自定义算法
规划求解模块支持内点法、单纯形法、下山单纯形法、改进的 BFGS 拟牛顿法与改进的共轭方向法，用于求解优化问题。自定义算法模块支持自定义数据处理与自定义数据分析，允许用户按业务需要扩展分析能力。
可视化与市场研究模型
研究模型可视化模块提供用户满意度分析、词云图、趋势相关分析、PP 图-QQ 图与需求优先级分析。市场研究模型模块包含联合分析、联合分析 CBC、品牌价格抵补模型 BPTO、MaxDiff Pro 与 Kano 模型，覆盖品牌与价格研究场景。
信号分析
信号分析模块提供互相关性分析、信号滤波、频谱分析与突变点检测，支持对时序信号类数据进行处理与特征提取。平台还通过 AI 自动求解识别数据结构并推荐算法，结合 PRO 绘图能力自动生成推荐图表，降低使用门槛。
![[WSRI26] 三维几何的神经网络编码方法](https://img.rfjia.cn/wp-content/uploads/2026/08/WSRI26-三维几何的神经网络编码方法-180x77.jpg)
