大學生、科研工作者或者做的小伙伴的福利來了，今天李海博客給大家推薦一個區別于SPSS、SAS傳統客戶端模式的全新在線數據分析平臺SPSSPRO。SPSSPRO“專業統計服務的科學平臺”，是一款區別于SPSS、SAS傳統客戶端模式的全新在線數據分析平臺。基于數據處理、分析算法等核心能力，SPSSPRO將面向高校師生、市場調研人員、科研人員等提供在線化、低門檻的在線數據分析服務，可廣泛運用于科研、商業、數據挖掘、問卷調查等領域。
下面李海博客帶大家一起來看一下SPSSPRO的特點和功能：
#一、產品特點簡介
#1、專業強大
涵蓋全部專業統計算法模型，不斷更新，讓您的各種算法需求都能得到一站式滿足；
一鍵生成分析與解釋，關鍵術語自動注釋，沒有統計知識也能讀懂分析報告。
#2、安全可靠
每一步數據清洗操作我們都配有示例說明，讓您更加清楚數據背后的運作，保證數據的清洗更加規范、安全；
數據處理步驟均自動保存版本，關鍵時刻能找回原始數據，不浪費任何心血去數據恢復；
分析結果永久保存，永不丟失。
#3、精準智能
原始數據上傳后系統自動進行編碼判斷，免去手工一對一編碼煩惱；
系統自動輸出分析結果，按照科研學術規范表述，幫助你讀懂關鍵統計指標得出算法結論，還可直接引用至報告或論文中。
#4、高效便捷
支持 Excel、csv、sav 等多格式數據文件處理、分析與導出；
卡片式布局，極簡交互，快速管理各類數據；
數據永久保存，支持數據按版本導出不同數據格式，按需索取，告別冗余。
#5、簡單快捷
極簡交互與時尚設計，在賞心悅目間實現漂亮的圖表呈現；
跟隨指引，妥妥拽拽即可完成一個復雜的模型計算。
#6、一觸即達
與問卷網等主流在線調研平臺無縫對接，輕松實現專業的在線 SPSS 分析；
無需下載安裝客戶端，不占用本地計算機資源，有網就能用。
#二、產品功能簡介
SPSSPRO 是一款集成專業統計方法與數據算法于一體的在線式數據處理、分析平臺。可廣泛運用于科研、商業、數據挖掘、問卷調查等領域。目前 SPSSPRO 支持下列功能，更多功能不斷更新升級中。
#（一）數據處理
標簽設置?標簽是給統計數據中的數值賦予被解讀的意義，貼上一個文本標簽，如 1=男，2=女，計算只識別數字，但分析結果卻可以以標簽的形式呈現，能被被我們輕易解讀，如果沒有標簽就會顯得很吃力。
數據編碼?標簽與編碼是數據處理的第一步，是將原始數據轉化成計算機能識別、計算同時又能被分析解讀的關鍵步驟。SPSSPRO 支持對原始數據的進行自動編碼與歸類，如字符型數據會轉置為定類數據，并將其自動編碼，保留原始字符為標簽。
異常值處理?原始數據中摻雜異常值或者需要得到一份指定范圍的純凈數據時需要借助異常值處理功能。SPSSPRO 支持異常值范圍自定義，如數字缺失、數字范圍、數據波動范圍等；同時支持將異常值處置為空值或替換為平均數、中位數、眾數等功能。
個案處理?個案處理是指對一個樣本的所有數據進行管理操作，目的是排除重復、無效的樣本，使得整個分析數據符合研究的預期設想。SPSSPRO 支持重復、無效個案篩選，篩選結果可以直接剔除，也可以標記后用戶自己決定。
生成變量?生成變量是指在原始變量數據基礎上，根據一定規則生成新的變量用以進一步研究，如:體重/身高 2 可以得到 BMI 體質指數，用以衡量個體肥胖程度。SPSSPRO 目前支持常見的求和、乘積、Z 標準化、中心化、對數轉化等基礎計算與量綱計算，支持自編公式等。
#（二）數據分析
SPSSPRO 目前支持描述性統計分析如頻數、交叉匯總、正態性檢驗、相關分析等；差異性分析如獨立T檢驗、方差分析、交叉卡方檢驗等；統計建模如回歸分析；問卷研究如信效度、多選題、聚類分析等。
頻數分析?頻數分析是對一組數據的不同數值的頻數，或者數據落入指定區域內的頻數進行統計，了解其數據分布狀況的方式。通過頻數分析，能在一定程度上反映出樣本是否具有總體代表性，抽樣是否存在系統偏差，并以此證明以后相關問題分析的代表性和可信性。
描述性統計?描述性統計分析是對調查總體所有變量的有關數據進行統計性描述，包括數據的集中趨勢與離散趨勢。
分類匯總?根據定類變量分類進行匯總（按照某一標準進行分類，然后在分完類的基礎上對各類別相關數據分別進行求和、求平均數、求個數、求最大值、求最小值等方法的匯總。又名列聯表分析）。
正態性分析?正態性檢驗用于檢驗數據是否滿足正態分布，一些算法需要數據滿足正態分布。（如單樣本 t 檢驗，獨立樣本 t 檢驗等）。
相關性分析?相關分析是對變量兩兩之間的相關程度進行分析。相關分析的計算方式有3種，分別是 Pearson相關系數（適用于定量數據，且數據滿足正態分布）、Spearman相關系數（數據不滿足正態分布時使用），kedall's tau-b 相關系數（有序定類變量）。
方差分析?方差分析（單因素方差分析或 F 檢驗）用于定類字段（X）與 1 個或 1 個以上的定量字段（Y）之間的差異性研究。需要注意的是，一個定類字段稱為單因素方差分析，兩個定類字段及以上稱為多因素方差分析，與獨立樣本 T 檢驗不同的是，方差分析可用于多分類定類字段數據的差異性分析，T 檢驗只能作用于二分類定類變量。
獨立樣本 T 檢驗?獨立樣本 t 檢驗用于分析一個定類變量與一個或者多個定量變量之間有無明顯差異，需要特別注意的是，該定類變量為二分類變量（三分類及以上使用方差分析），各分類頻數可以不相等。
卡方檢驗?卡方檢驗（Pearson 卡方檢驗）主要是比較定類變量與定類變量之間的差異性分析。通過統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若兩個值完全相等時，卡方值就為 0，表明理論值完全符合。
線性回歸?線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，在線性回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。
信度分析?信度分析主要用來考察問卷中量表所測結果的穩定性以及一致性，即用于檢驗問卷中量表樣本是否可靠可信。量表題型就是問題的選項，是分陳述等級進行設置的。比如我們對手機的喜愛從非常喜歡到不喜歡這個程度的變化。在量表里面最出名的就是李克特 5 級量表，在這種量表的選項里面主要是分為'非常同意'、'同意'、'不一定'、'不同意'、'非常不同意'五種回答，分別記為 5、4、3、2、1。
聚類分析?聚類分析是一種基于中心的聚類算法（K均值聚類），通過迭代，將樣本分到K個類中，使得每個樣本與其所屬類的中心或均值的距離之和最小。與分層聚類等按照字段進行聚類的算法不同的是，快速聚類分析是按照樣本進行聚類。
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