SPSSAU(Statistical Product and Service Software Automatically, 自動化統計產品和服務軟體)隸屬於北京青絲科技有限公司旗下網站。SPSSAU共分為八大模組，助力數據科學研究。SPSSAU算法板塊分別是通用研究算法，數據處理功能板塊，問卷研究算法，進階算法板塊，可視化研究算法和醫學實驗研究板塊等。
基本介紹
- 網站名稱：SPSSAU
- 總部地點：北京
- 網站口號：數據科學，一點就好
- 軟體語言：中文、英文
版本疊代,產品簡介,產品與服務,網站文化,
版本疊代
SPSSAU23.0
加入多個新算法並且最佳化多項方法以及上線機構版和meta薈萃分析板塊等。
新加入fisher卡方計算，SBM模型等。最佳化方法包括數據編碼加入‘標籤同步’功能，加入按日期搜尋分析結果以及搜尋方法功能，各類內部算法等。並且上線機構版，服務於機構進行各項管理和服務。最佳化各項功能點等。以及加入Meta薈萃分析模組，提供完善的Meta分析功能和指標輸出。
SPSSAU22.0
加入多項新方法功能等。
信度分析新加入McDonald Omega和theta信度係數，事後多重比較加入新極復差duncan檢驗和SNK Q檢驗，灰色預測加入小機率p值，灰色關聯法加入廣義關聯度；以及加入日期相關的處理，Johnson轉換等，以及數據處理模組功能互動更新，賬號中心功能相關更新等。
SPSSAU21.0
加入多個新算法和檢驗功能，並最佳化互動體驗等。
新加入綜合評價類算法，包括數據包絡方法DEA、DEMATEL、Vikor等，另新增Lasso回歸、非線性回歸、HLM多水平模型等。功能最佳化方面：卡方檢驗加入趨勢卡方檢驗功能，以及分組回歸時加入鄒志莊Chow檢驗，另最佳化AHP層次分析法的數據輸入互動等。
SPSSAU20.0
加入判別分析、對應分析、概要t 檢驗、均值和比率z 檢驗、分位數回歸等。
線性判別分析用於數據類別預測，對應分析用於圖示化展示數據關係；概要t 檢驗、均值和比率z 檢驗用於醫學實驗的快捷計算；分位數回歸可用於穩定性檢驗及深入研究數據影響關係等。
SPSSAU19.0
加入驗證性因子分析和計量研究算法等。
加入驗證性因子分析用於聚合和區分效度驗證,以及共同方法偏差CMV驗證等,並且加入計量研究算法,用於測量和解決異方差問題等。
產品簡介
數據分析方法
T檢驗，方差分析，回歸分析，相關分析，因子分析，聚類分析等約300類智慧型分析方法
數據處理功能
數據標籤設定，讓機器可以理解你的數字意義，只需要一下；數據編碼，數字組合編碼，輕鬆一點即可完成；生成變數，平均值，求和，標準化，中心化。
可視化圖表
結合分析方法，SPSSAU自動提供對應需要的可視化圖表。
自動化
不用擔心分析方法原理，SPSSAU已經做好文字自動化分析。
中英文
中英文兩個版本，無縫切換，微信一掃就能登錄。
智慧型化
大數據的智慧型算法，中間過程，SPSSAU已經做好處理。
規範化
所需的指標結果進行匯總表格並且規範，下載就能使用。
幫助手冊
SPSSAU提供視頻，文檔兩類幫助手冊。
產品與服務
SPSSAU算法包括常規統計功能、回歸分析及預測、方差分析功能、非參數功能、多元統計功能和其他算法功能。
常規統計功能：描述頻數統計、交叉分類匯總、相關分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、線性回歸、單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對t檢驗、正態性檢驗(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk檢驗)。
回歸分析及預測：線性OLS回歸(包括逐步回歸和分層回歸)、Logistic回歸（包括二元和多分類logistic）、Probit回歸、Poisson回歸、Cox回歸、Robust穩健回歸、Ridge嶺回歸、曲線回歸（二次、指數、S曲線等七類曲線擬合）、PLS回歸模型。
非參數功能：單樣本Wilcoxon秩和檢驗、獨立樣本非參數檢驗(mannWhitney)、獨立樣本非參數檢驗(Kruskal-Wallis)、配對樣本符號wilcoxon秩和檢驗、多樣本Friedman檢驗、遊程檢驗、Kendall協調係數、Cochran'sQ檢驗。
其他算法功能：卡方檢驗、Kappa一致性係數、McNemar檢驗和Bowker檢驗、熵值法、項目分析、多重回響(涉及復選題共4類)、無效樣本設定、異常值設定、信度(Cronbach係數,折半信度)和效度分析、ICC內部一致性。
網站文化
數據分析，只點一下
