序号 | 技术要求内容 | 评分等级 | 是否需要附件说明 | 1 | 主机参数:包含但不限于:AMOS; Statistics Base;Advanced Statistics ;Bootstrapping; Categories ; Complex Samples ;Conjoint ;Custom Tables ;Data Collection Data Entry; Data Preparation ;Decision Trees; Direct Marketing;Exact Tests ; Forecasting ; Missing Values ;Neural Networks ;Regression;Statistics Programmability Extension。 | 重要 | 否 |
2 | ★需提供该软件配套案例库资源平台:含软件的案例资源、统计学习、数据挖掘、机器学习、 (略) 络学科课程案例资源、软件压缩包、计量经济方法及应用资源、机器学习与计量方法应用、软件操作使用手册资源;案例资源库 * 门课程以上可任选5门,具有管理员权限,资源都可以在平台上统 * 管理,资源可预览可下载,每个案例提供 * 种格式(word\ppt\pdf)的资源下载服务,无须下载便能快速预览,可选择任意格式下载。(平台演示截图证明,并提供软件著作权证书) | 非常重要 | 是 |
3 | ★需提供配套学习分享平台,平品架构模式为微信小程序+Pcweb端管理, (略) 式扫码学习解决方案,包括但不限于数字教材,设备认知,码上 (略) 景;通过手机扫码即得,支持微信小程序,无需下载安装任何程序,即可触手可及分享的内容。教师管理通过PC Web端登录,为提供完善的页面编辑解决方案,生成 * 维码发布后,内容亦可随时编辑更新;发布内容支持文字、图片、视频等多维度元素素材。(平台演示截图证明,并提供软件著作权证书)。 | 非常重要 | 是 |
4 | (略) 教师以及学生提供培训,培训的内容及方案由供应商设计制定,经双方协 (略) 。 | 重要 | 否 |
5 | ★关于知识产权: (略) 合法正版软件,须提供: (略) 家的销售授权书。 | 非常重要 | 是 |
6 | 采用人机交互界面的统计软件,使用下拉 (略) (略) 的复杂的统计命令,使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,开放式的命令语句窗口。采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其它数据库中读入数据。其统计方法包括了常用的、较为成熟的统计方法。 | 重要 | 否 |
7 | 统计分析软件涵盖数据分析整个流程,提供了数据获取、数据管理与准备、数据分析、结果报告数据分析的完整过程。可同时打开多个数据集,可对不 (略) 比 (略) (略) 理。支持Excel、文本、Dbase 、Access、SAS等格式的数据文件,通过使用ODBC(Open Database Capture)的数据接口,可以直接访问以结构化查询语言(SQL)为数据访问标准的数据库管理系统,通过数据库导出向导功能可以方便地将数据写入到数据库中。软件支持超长变量名称( * 位字符),对复杂数据仓库具兼容性, 可直接使用数据库或者数据表中的变量名。 | 重要 | 否 |
8 | 使用全 (略) 数据分析,基本统计分析功能包括数据汇总、计数、交叉分析、分类、描述性统计分析、因子分析、回归及聚类分析等。具广义线性模型(GZLMs)和广义估计方程(GEEs), (略) 理类型广泛的统计模型问题;具多项Logistic回归统计分析功能。可用演示图表清晰地表达分析结果,具高分辨率、色彩丰富的饼图、条形图、直方图、散点图、 * 维图形以及更多图表等标准功能。 | 重要 | 否 |
9 | 支持地理空间和时间序列技术:支持对位置和 (略) 集成、探索和建模。包含空间-时间预测 (STP) 技术,广义空间关联规则 (GSAR) 。具模拟功能,自动模拟许多可能的结果(输入不确定时),同时改进风险分析和决策制定。具蒙特卡罗模拟方法。可对非数 (略) 模拟。现有的预测模型和数据可用作模拟的起点。自动确定并使用分类输入之间的关联。可被用于分析模拟结果,以直观的形式呈现结果。 | 重要 | 否 |
* | 可创建汇总统计信息(从针对分类变量的简单计数到离差测定),并按照使用的任何汇总统计信 (略) 排序。包括不少于 * 种主要的测试:独立性卡方测试、列平均值比较(t 测试)和列比例比较(z 测试)。可创建数据透视表。可显示缺少值的单元格,并将小计添加到表中。可实时预览并 (略) 修改。表可导出至 Microsoft Word、Excel、PowerPoint 或 HTML。 | 重要 | 否 |
* | 线性模型:提供多种回归和高级统计程序,包含广义线性混合模型,具有通用线性模型 (GLM) 和混合模型程序,包含广义线性模型 (GENLIN),广义估计方程 (GEE) 程序。非线性模型:多项式逻辑回归 (MLR) , * 元逻辑回归,非线性回归 (NLR) 和受限非线性回归 (CNLR) ,概率分析使用响应比例的分对数(Logit)转换或概率单位变换来计算模拟值。 | 重要 | 否 |
* | 数据准备:可识别可疑或无效的案例、变量和数据值。允许 查看缺失数据的模式并汇总变量分布。可检测和纠正质量错误, 可使用不少于 * 种诊断报表从多个角度检查数据,找到缺少值的原因。数据有效性和缺失值检查。显示每种缺失值的类型以及 (略) 有极值的快照。可将缺失值替换为估 (略) 有组(甚至包括响应力较低的组)来消除隐含的偏差。 | 重要 | 否 |
* | 分类数据和数字数据:可用于预测结果并以图形方式显示关系。通过感知图、双重图和 * 重图来发现底层的关系。利用传统回归、主成份组件和典范相关的程序来预测结果并显示关系 。以可视化方式解释数据集,并在大型的分数、计数、等级、排名或相似 (略) 与列之间的关系。可处理数字数据中的非标准残留数据或者预测变量与结果变量之间的非线性关系。提供多种适用于数字数据和归类数据的方法,包括 Ridge Regression、Lasso、Elastic Net、变量选择和模型选择。 | 重要 | 否 |
* | 决策树:可标识组、发现各个组之间的关系和预测未来事件。以可视化方式确定模型的流动方式,可发现特定的子组和关系。可以使用结果直接在数据 (略) 分段和分组。包括 * 种确立的树形增长算法:① CHAID - 快速、统计型的多向树算法;② 穷举式 CHAID - CHAID 的 * 种变体;③ 分类和回归树 (C&RT) - 完整的 * 叉树算法;④ QUEST - * 种统计算法。 | 重要 | 否 |
* | 具预测功能:分析历史数据并预测趋势。自动确定最适合的 ARIMA 或指数平滑模型来分析历史数据。 | 重要 | 否 |
* | 模型集中保存至 * 个文件,以便在数据发生变化时可更新预测,而无需重新设置参数或者重新估算模型。可编写脚本以自动使用新数据来更新模型。能够准确构建结构方程式模型, 能够构建反映复杂关系的模型。 | 重要 | 否 |
* | 多变量分析包含并扩展了标准方法 - 包括回归、因子分析、相关分析以及方差分析。包含不少于 * 种数据归因方法:回归、随机回归和贝叶斯算法 (Bayesian)。提供结构化的方程式建模 (SEM) ,使用贝叶斯算法分析,提供各种数据归因算法。 | 重要 | 否 |
* | 具引导程序,可通过对原始样本 (略) 重新采样,对某个估算项的 (略) 估算。可估算填充参数的标准误差和置信度区间。可将样本设计整合到调查分析中生成有效推论。 (略) 理复 (略) 需的专业规划工具和统计信息。可设计倾向性分数。 | 重要 | 否 |
* | 通过“拖放”方式创建图表,无需编程技能。可以定制样式表和图形模板。支持各种数据源,包括以定界符分隔的 Statistics 数据文件以及常见的数据库源(例如,DB2、SQL Server、Oracle 和 Sybase)。 | 重要 | 否 |
* | * 、可通过非参数化引导程序(bootstrapping)实现稳定估算。对除变量以 (略) 分群。可提供新的“rotation”选项以实现汇总。 | 重要 | 否 |
* | 数据科学分析软件,最新版。不低于4用户数 * 套,永久许可, (略) * 年更新升级维护服务。提供上门安装调试,7* * 小时响应。 | 重要 | 否 |