管理学实验教学示范中心采购spss、spsspro软件-比比招标网

竞价编号：****************
项目名称：管理学实验教学示范中心采购**、*****软件
项目预算(元)：,.*	报价方式：总价报价
采购单位：华南师范大学[联系方式]	联系人：******
最少报价家数：*	联系电话：******
联系手机：******	电子邮箱：******
异议反馈：******
开始时间：**-- ::	截止时间：**-- ::
报价文件要求：本项目要求报价时上传相关文件

*、资格条件

资格条件：（*）具有独立承担民事责任的能力；（*）具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；（*）具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；（*）有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；（*）参加政府采购活动前*年内,在经营活动中没有重大违法记录。（*）法律、行政法规规定的其他条件（*）供应商未被“信用中国”网站（*****://***.***********.***.**/）列入失信被执行人和重大税收违法案件当事人名单的、被“中国政府采购网”网站列入政府采购严重违法失信行为记录名单。

*、商务要求

付款方式：银行转账
交付时间：签订合同后**天送货。
交付地址：华南师范大学[联系方式]。
质保期及售后要求：×小时即时响应服务，技术员小时之内对相关事项进行及时处理，如超过*小时不能解决问题应提供备用产品。
其他要求：无
备注：暂无

*、技术要求

序号	标的名称	数量	计量单位	生产厂商/品牌	型号规格	是否限定品牌	技术要求
*	****统计分析软件	.*	个	***	白金版，永久授权	是	、中文支持情况：（）支持中文字段和中文值：在数据中能够使用中文作为字段名，在数据中能够包含中文取值。（）提供中文版：提供中文界面和中文结果展示；（）中文帮助情况：提供中文帮助以及用户手册提供中文版；、扩展性：（）能够读取异构数据源：能够读取与写入文本文件、***、、数据库文件（包括* *，**，**， * **** 等）（）操作系统支持：支持 ****，* 在内的多种操作系统以及支持** 位机器。（）功能扩展：支持使用***** 或者* 开发新的数据处理/算法，并加入到软件的功能菜单中。、描述统计：（）统计图：包含常见的统计图对数据进行描述，包括条形图、直方图、饼图、线图、散点图、箱线图、茎叶图、序列图、*图、图、*图等。（）统计表：支持对数据进行分析描述的统计表，包括对连续变量、分类变量、多选题的制表。（）统计量描述：包含常见统计量的描述，如频数计数、百分比、均值、中位数、众数、总和、最大值、最小值、全距、标准差、标准误差、方差、峰度、偏度、百分位数等。（）定制报表：提供复杂的统计分析报表。要求报表通过简单拖拽即可完成，报表中可以包括针对离散变量和连续变量的复杂统计指标，并提供能够完成显著性检验的推断统计指标。、数据整理与准备：（）数据整理：排序、选择、汇总、生成新变量、连续变量分箱、离散变量重新分类、数据合并、数据追加、数据复杂重组变换等数据整理功能。（）数据准备：提供自动数据准备，数据验证和异常值发现等功能。、统计模型：均值比较、相关分析、回归分析、非参数检验、数据降维、聚类分析、判别分析、生存分析、质量控制、般线性模型、广义线性模型与广义估计方程、时间序列模型、分类数据的分析、决策树模型、缺失值分析、复杂抽样、神经网络、结构方程模型。、▲数据库案例提供配套数据案例库，数据能够实时更新，能够在线提取数据，包含行业经济数据，涵盖煤炭业，电力，钢铁业，汽车业，交通运输业，房地产，金融行业等**个行业以上。（提供功能截图证明）
*	*******统计分析软件	.*	个	众言	标准版，永久授权	是	、数据管理数据管理的服务要求涵盖多方面，包括数据上传与导入的多样性，对数据详情、变量和标签的灵活管理，以及对实验项目的分类与展示。具体技术服务要求如下：（）数据上传：本地数据支持拖拽文件上传，支持.**、.、.、.、.**文件格式；（）数据详情：对上传数据进行版本管理，可对数据进行预览、命名、导出、版本切换等操作。（）变量管理：对上传数据变量进行管理，可对数据变量类型进行更改等。标签管理：对上传数据进行标签管理，可对变量类型进行转换，对定类变量进行标签转换。、数据处理具备从基础清洗到高级特征工程的广泛能力，应注重灵活性，允许用户对数据处理进行自定义，以满足各种独特的需求。具体技术服务要求如下：（）数据标签：用于修正定类数据标签；（）数据编码：新编码、范围编码、自动分组；（）异常值处理：自动识别、自定义识别、异常值识别、异常值识别、*****）异常值识别；（）无效样本处理：相同数字出现比例剔除、缺失出现比例剔除；（）生成变量：平均值、求和、标准化（）、中心化、乘积（交互项）、自然对）数（*）、不支持为底对数（**不支持）；（）数据标准化：计算方式：-标准化、-***** 标准化、归化、中心化（）、均值化、区间化、初值化、最小值化、最大值化、正向指标处理、负向指标处理、中间型指标处理、区间型指标处理；（）虚拟变量转换：变换方法：哑变量化、独热编码；（）缺失值处理：识别方式：空值、空格、**、自定义；填充方式：统计量填充、规则填充；（）样本均衡：过采样（随机、***法、**法）、下采样（随机、*** *****）、组合采样（* 、** ）；（）特征筛选：方差选择法、随机森林特征重要度、*****、相关系数法、互信息法、卡方检验法、法、递归消除特征法；（）数据降维：降维、线性判别法（）、***、、**、-*；（）数据版本管理：记录每个处理后的数据版本，支持对处理数据进行回滚。、统计建模与分析该模块能提供从描述性统计到预测模型，从差异性分析到机器学习的丰富数据分析功能，并有针对计量经济、医学统计等专业领域的专门模型，以支持用户在各种业务场景下进行深入的数据分析，需提供自定义算法组件的功能，以便强调根据具体业务需求定制分析算法。具有用户友好的图形用户界面，不仅需有严谨的分析报告规范，并支持以多种格式导出和分享报告，具体技术服务要求如下：（）分析报告规范：分析报告需包含数据源、算法参数配置、分析结果概述、分析步骤与算法实现参考文献，分析过程需按照分析步骤打印过程参数，要求图文并茂，每个过程参数需有对应定义介绍以及智能生成分析描述；分析报告需支持**、等方式导出或分享。▲（）提供图形化界面：支持图形化的拖拽方式建立算法模型，操作规范统，提供标准化输入界面，并注明拖入数据类型。（提供软件截图文件，加盖供应商公章）（）样本筛选：筛选逻辑：或（）与（）、筛选范围：大于、小于、不等于、等于、包括、不包括。（）描述性统计：需要包含但不限于频数分析、列联（交叉）分析、描述性统计、分类汇总、正态性检验。（）问卷分析：需要包含但不限于信度分析、多选分析、交叉分析【多选&;多选】、交叉分析【多选&;单选】、交叉分析【单选&;多选】、净推荐值分析、对应分析、区分度分析、效度分析、联合分析、路径分析、结构方程模型（）、调节作用、验证性因子分析、权重分析（熵权法）、***、产品定价模型、模型、平行中介效应、链式中介效应、*分析、惩罚分析。▲（）综合评价：需要包含但不限于层次分析法（支持层次总排序）、层次分析法（仅层次单排序）、因子分析（探索性）、数据包络分析、模糊综合评价、优劣解距离法（****）、秩和比综合评价法（）、耦合协调度、熵值法、***权重法、独立性权系数法、变异系数法、灰色关联分析、多准则妥协解排序法（*）、解释结构模型（）。（提供软件截图文件，加盖供应商公章）（）差异性分析需要包含但不限于、单样本检验、配对样本检验、独立样本检验、单因素方差分析、事后多重比较、双因素方差分析、因素方差分析、多因素方差分析、摘要单因素方差分析、摘要检验、卡方检验、单样本*****符号秩检验、配对样本****符号秩检验、独立样本*******检验、多配对样本****检验、多独立样本***-***检验、卡方拟合优度检验。（）相关性分析：需要包含但不限于*****相关性分析、****相关性分析、****’ **-相关性分析、******' 检验、***致性检验、****协调系数、组内相关系数。（）预测模型：需要包含但不限于线性回归（最小乘法）、岭回归（**）、分层回归、灰色预测模型(,)、聚类分析（-**）、逻辑回归、**回归、分层聚类、有序逻辑回归、偏最小乘回归(***)、分类概率单位回归(****)、***'回归。（）统计建模：需要包含但不限于主成分分析（）、典型相关分析、泊松分布检验、游程检验、逐步回归、线性判别、极差分析。（）计量经济模型：需要包含但不限于单位根检验（）、差分分析、（偏）自相关分析（/）、时间序列分析（**）、*模型、格兰杰因果检验、向量自回归模型、季节性**模型、稳健回归(**)、分位数回归、面板模型、两阶段回归、估计、双重差分（倍差法）、*回归、计数数据回归、倾向得分匹配分组回归（）、关联分析。▲（）医学统计模型：需要包含但不限于比例风险回归(回归)、**-*生存曲线、*分析、卡方检验自动求解器、***卡方检验、*校正卡方检验、**精确检验、分层卡方检验、配对卡方检验、重复测量方差、条件逻辑回归、*-**法、竞争风险模型。（提供软件截图文件，加盖供应商公章）▲（）机器学习分类：需要包含但不限于决策树分类、随机森林分类、******分类、梯度提升树（)分类、****分类、*******分类、近邻(*)分类、神经网络分类、支持向量机（*）分类、***分类、****分类、朴素贝叶斯分类、逻辑回归（梯度下降法）。（提供软件截图文件，加盖供应商公章）（）机器学习回归：需要包含但不限于决策树回归、随机森林回归、******回归、梯度提升树（)回归、******回归、*****回归、近邻(*)回归、神经网络回归、支持向量机（*）回归、***回归、****回归、线性回归（梯度下降法）。▲（）规划求解：需要包含但不限于内点法、单纯形法、修正单纯形法、下山单纯形法、改进的***拟牛顿法、改进的共轭方向法、（边界）截断牛顿法、线性近似束优化方法、序贯最小乘规划算法、信赖域算法、分支定界法、枚举法、遗传算法（）、粒子群算法（）、模拟退火算法（）、蒙特卡洛。（提供软件截图文件，加盖供应商公章）、案例库为每*种算法都配备场景案例，包括案例数据、分析过程以及模型原理，提供帮助手册，要求包含模型描述、输入输出描述。

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