SPSSPRO，全稱Scientific Platform Serving for Statistics Professional是一個在線數據分析平臺，高校用戶已超過100萬，為全國大學生數學建模大賽及其他學術大賽提供數據分析服務。SPSSPRO已經在經濟管理、醫療衛生、自然科學等多個領域廣泛應用，內置超過300種專業數據分析算法，包括相關性分析、線性回歸分析、生存分析、信度分析等。

數據處理：個案處理

數據處理：缺失值處理

數據處理：生成變量

數據處理：時序窗口滑動轉換

數據處理：數據標簽

數據處理：數據標準化

數據處理：數據降維

數據處理：縮尾截尾處理

數據處理：虛擬變量處理

數據處理：樣本均衡

數據處理：異常值處理

描述性分析：分類匯總

描述性分析：列聯（交叉）分析

描述性分析：描述性統計

描述性分析：頻數分析

描述性分析：正態性檢驗

問卷分析：NPS凈推薦值分析

問卷分析：sem結構方程模型

問卷分析：對應分析

問卷分析：多維尺度分析

問卷分析：多選分析

問卷分析：交叉分析【單選&多選】

問卷分析：交叉分析【多選&單選】

問卷分析：交叉分析【多選&多選】

問卷分析：客戶價值劃分

問卷分析：路徑分析

問卷分析：區分度分析

問卷分析：熵權法

問卷分析：調節作用

問卷分析：效度分析

問卷分析：信度分析

問卷分析：驗證性因子分析

綜合評價：TOPSIS

綜合評價：VIKOR

綜合評價：層次分析法專業版

綜合評價：灰色關聯度分析

綜合評價：解釋結構模型（ISM）

綜合評價：模糊綜合評價

綜合評價：耦合協調度

綜合評價：因子分析

綜合評價：秩和比綜合評價法（RSR）

差異性分析：單樣本T檢驗

差異性分析：單樣本wilcoxon符號秩檢驗

差異性分析：獨立樣本T檢驗

差異性分析：多獨立樣本Kruskal-Wallis檢驗

差異性分析：多因素方差分析

差異性分析：方差分析

差異性分析：卡方檢驗

差異性分析：卡方擬合優度檢驗

差異性分析：配對樣本T檢驗

差異性分析：配對樣本Wilcoxon符號秩檢驗

差異性分析：三因素方差分析

差異性分析：雙因素方差分析

差異性分析：摘要T檢驗

差異性分析：摘要單因素方差分析

差異性分析：自動求解器

相關性分析：Cochran.s Q 檢驗

相關性分析：Kappa一致性檢驗

相關性分析：Kendall協調系數

相關性分析：相關性分析

相關性分析：組內相關系數

預測模型：Deming.s回歸

預測模型：Lasso

預測模型：二分類概率單位回歸

預測模型：分層回歸

預測模型：分層聚類

預測模型：灰色預測模型GM(1,1)

預測模型：聚類分析

預測模型：嶺回歸

預測模型：邏輯回歸

預測模型：偏最小二乘回歸

預測模型：線性回歸

預測模型：有序邏輯回歸

統計建模：泊松分布檢驗

統計建模：極差分析

統計建模：擬合工具箱

統計建模：線性判別

統計建模：游程檢驗

統計建模：主成分分析

計量經濟：（偏）自相關分析（pacfacf）

計量經濟：ADF檢驗

計量經濟：DID

計量經濟：GARCH模型

計量經濟：GMM估計

計量經濟：Tobit回歸

計量經濟：VAR向量自回歸模型

計量經濟：差分分析

計量經濟：分位數回歸

計量經濟：格蘭杰因果檢驗

計量經濟：關聯規則

計量經濟：季節性ARIMA模型

計量經濟：兩階段回歸

計量經濟：面板模型

計量經濟：傾向得分匹配分組回歸

計量經濟：時間序列分析

醫學統計：B-A法

醫學統計：COX回歸

醫學統計：pearson卡方、校正卡方、fisher精確檢驗pearson卡方、校正卡方、fisher精確檢驗

醫學統計：ridit分析

醫學統計：分層卡方分析（新）

醫學統計：卡方檢驗自動求解器

醫學統計：配對卡方檢驗

醫學統計：條件邏輯回歸

醫學統計：重復測量方差

機器學習：BP神經網絡

醫學統計：Extra Trees

醫學統計：KNN

醫學統計：樸素貝葉斯分類器

醫學統計：線性回歸（梯度下降法）

機器學習：支持向量機

自定義算法：自定義數據處理

自定義算法：自定義數據分析

交叉表（企業版）：交叉表高級處理使用