福建医科大学附属第一医院信息中心调研公告
一、公告内容：本项目为福建医科大学附属第一医院大数据分析与应用统计分析软件采购项目。
二、建设目的：规范大数据分析与应用统计分析软件软件使用，现拟采购大数据分析与应用统计分析软件软件。
三、建设内容：大数据分析与应用统计分析软件软件。
四、技术参数及要求：
1.大数据分析与应用统计分析软件软件一，数量：2套
设备技术要求：
1.1中文支持情况
1.1.1在数据中是能够使用中文作为字段名，在数据中能够包含中文取值.
1.1.2提供中文版本软件，提供中文界面和中文结果展示.
1.1.3提供中文帮助以及用户手册,提供中文版
1.2.扩展性
1.2.1能够读取与写入文本文件、Excel、、数据库文件（包括 IBM DB2，Oracle，Sybase，MS SQL Server 等）
1.2.2支持 Windows，Mac 在内的多种操作系统以及支持64 位机器。
1.2.3支持使用 Python 或者 R 开发新的数据处理/算法，并加入到软件的功能菜单中。
1.3.4提供专业的SPSS Syntax指令集，SPSS中一切操作均可生成对应的SPSS Syntax代码，代码可保存、可重复，数据分析结构可完全复现，辅助进行审稿验证。
1.3描述统计
1.3.1统计图表: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、ROC图、PP 图、QQ 图等
1.3.2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.
1.3.3提供通过可视化“差值 vs. 均值”的图形，直观展示两组测量数据的差异范围的方法，进行数据的一致性检验。
1.4数据整理与准备
1.4.1数据整理:支持排序、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
1.4.2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
1.5统计模型
1.5.1均值比较：提供包含单样本 T 检验、独立样本 T 检验、配对样本 T检验、单因素方差分析等
1.5.2相关分析：提供 Pearson 相关、Kendall’s 相关、Spearman 相关、偏相关等分析方法
1.5.3聚类分析：提供聚类分析方法，包括两步聚类、系统聚类、快速聚类等、K-Means 聚类等
1.5.4判别分析：提供判别分析方法，包括判别图像、判别函数、判别的检验等内容.
1.5.5质量控制：提供质量控制分析方法。
1.5.6提供对数据间的非线性关系或非独立关系进行探索的相关性分析方法，并能输出明确的距离相关系数、距离协方差估算值和距离矩阵表格。
1.5.7提供基于近似值矩阵数据结构或多变量数据结构进行数据降维映射的分析方法。
1.5.8提供一种能够自动处理非线性关系、交互作用及变量选择的回归建模方法，能够处理连续型与分类型自变量，无需预设函数形式，通过分段线性拟合与自适应节点选择，捕捉数据中的局部变化规律，同时保持模型的可解释性。
1.5.9提供基于条件推理或者置换检验的统一框架构建分类树或回归树的机器学习算法。
1.5.10提供分解、平滑或提取时间序列数据中特定成分的统计方法，从原始数据中分离出趋势成分和周期成分。
2. 大数据分析与应用统计分析软件软件二，数量：1套
设备技术要求：
2.1中文支持情况
2.1.1在数据中是能够使用中文作为字段名，在数据中能够包含中文取值.
2.1.2提供中文版本软件，提供中文界面和中文结果展示.
2.1.3提供中文帮助以及用户手册,提供中文版
2.2.扩展性
2.2.1能够读取与写入文本文件、Excel、、数据库文件（包括 IBM DB2，Oracle，Sybase，MS SQL Server 等）
2.2.2支持 Windows，Mac 在内的多种操作系统以及支持64 位机器
2.2.3支持使用 Python 或者 R 开发新的数据处理/算法，并加入到软件的功能菜单中。
2.2.4提供专业的SPSS Syntax指令集，SPSS中一切操作均可生成对应的SPSS Syntax代码，代码可保存、可重复，数据分析结构可完全复现，辅助进行审稿验证。
2.3描述统计
2.3.1统计图表: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、ROC图、PP 图、QQ 图等
2.3.2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.
2.3.3提供通过可视化“差值 vs. 均值”的图形，直观展示两组测量数据的差异范围的方法，进行数据的一致性检验。
2.4数据整理与准备
2.4.1数据整理:支持排序、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
2.4.2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
2.5统计模型
2.5.1均值比较：提供包含单样本 T 检验、独立样本 T 检验、配对样本 T检验、单因素方差分析等
2.5.2相关分析：提供 Pearson 相关、Kendall’s 相关、Spearman 相关、偏相关等分析方法
2.5.3聚类分析：提供聚类分析方法，包括两步聚类、系统聚类、快速聚类等、K-Means 聚类等
2.5.4判别分析：提供判别分析方法，包括判别图像、判别函数、判别的检验等内容
2.5.5质量控制：提供质量控制分析方法
2.5.6分类数据的分析：提供对分类数据的分析方法，包括对应分析、多重对应分析、典型相关分析、多维尺度分析、Lasso 回归、Ridge回归、ElasticNet 回归等
2.5.7决策树模型：提供 C&RT、CHAID、Exhaustive CHAID、QUEST 等决策树模型
2.5.8缺失值分析：提供均值估计/回归插补方法、缺失值多重插补方法、缺失模式分析表等
2.5.9提供对数据间的非线性关系或非独立关系进行探索的相关性分析方法，并能输出明确的距离相关系数、距离协方差估算值和距离矩阵表格。
2.5.10提供基于近似值矩阵数据结构或多变量数据结构进行数据降维映射的分析方法。
2.5.11提供含依时协变量的Cox回归模型、参数加速故障时间（AFT）模型、参数共享脆弱模型、竞争风险回归模型等。
2.5.12提供一种能够自动处理非线性关系、交互作用及变量选择的回归建模方法，能够处理连续型与分类型自变量，无需预设函数形式，通过分段线性拟合与自适应节点选择，捕捉数据中的局部变化规律，同时保持模型的可解释性。
2.5.13提供基于条件推理或者置换检验的统一框架构建分类树或回归树的机器学习算法。
2.5.14提供分解、平滑或提取时间序列数据中特定成分的统计方法，从原始数据中分离出趋势成分、季节成分、周期成分和不规则成分（噪声）。
2.5.15提供缺失模式分析，帮助检验不同变量缺失之间、某变量缺失与其他变量取极值之间的关联。
2.5.16提供多重插补方法，并可以基于多重插补数据进行分析，输出多组插补数据汇聚统计结果。
3. 大数据分析与应用统计分析软件软件三，数量：1套
设备技术要求：
3.1中文支持情况
3.1.1在数据中是能够使用中文作为字段名，在数据中能够包含中文取值.
3.1.2提供中文版本软件，提供中文界面和中文结果展示.
3.1.3提供中文帮助以及用户手册,提供中文版
3.2.扩展性
3.2.1能够读取与写入文本文件、Excel、、数据库文件（包括 IBM DB2，Oracle，Sybase，MS SQL Server 等）
3.2.2支持 Windows，Mac 在内的多种操作系统以及支持64 位机器
3.2.3支持使用 Python 或者 R 开发新的数据处理/算法，并加入到软件的功能菜单中。
3.2.4提供专业的SPSS Syntax指令集，SPSS中一切操作均可生成对应的SPSS Syntax代码，代码可保存、可重复，数据分析结构可完全复现，辅助进行审稿验证。
3.3描述统计
3.3.1统计图表: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、ROC图、PP 图、QQ 图等
3.3.2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。
3.3.3提供通过可视化“差值 vs. 均值”的图形，直观展示两组测量数据的差异范围的方法，进行数据的一致性检验。
3.4数据整理与准备
3.4.1数据整理:支持排序、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
3.4.2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
3.5统计模型
3.5.1均值比较：提供包含单样本 T 检验、独立样本 T 检验、配对样本 T检验、单因素方差分析等
3.5.2相关分析：提供 Pearson 相关、Kendall’s 相关、Spearman 相关、偏相关等分析方法
3.5.3聚类分析：提供聚类分析方法，包括两步聚类、系统聚类、快速聚类等、K-Means 聚类等
3.5.4判别分析：提供判别分析方法，包括判别图像、判别函数、判别的检验等内容。
3.5.5质量控制：提供质量控制分析方法
3.5.6分类数据的分析：提供对分类数据的分析方法，包括对应分析、多重对应分析、典型相关分析、多维尺度分析、Lasso 回归、Ridge回归、ElasticNet 回归等
3.5.7决策树模型：提供 C&RT、CHAID、Exhaustive CHAID、QUEST 等决策树模型
3.5.8缺失值分析：提供均值估计/回归插补方法、缺失值多重插补方法、缺失模式分析表等
3.5.9复杂抽样：提供随机抽样、分层分组等抽样方法，并根据复杂抽样结果进行统计推断
3.5.10结构方程模型：提供结构方程模型
3.5.11提供对数据间的非线性关系或非独立关系进行探索的相关性分析方法，并能输出明确的距离相关系数、距离协方差估算值和距离矩阵表格。
3.5.12提供基于近似值矩阵数据结构或多变量数据结构进行数据降维映射的分析方法。
3.5.13提供含依时协变量的Cox回归模型、参数加速故障时间（AFT）模型、参数共享脆弱模型等。
3.5.14提供一种能够自动处理非线性关系、交互作用及变量选择的回归建模方法，能够处理连续型与分类型自变量，无需预设函数形式，通过分段线性拟合与自适应节点选择，捕捉数据中的局部变化规律，同时保持模型的可解释性。
3.5.15提供基于条件推理或者置换检验的统一框架构建分类树或回归树的机器学习算法。
3.5.16提供分解、平滑或提取时间序列数据中特定成分的统计方法，从原始数据中分离出趋势成分、季节成分、周期成分和不规则成分（噪声）。
3.5.17提供缺失模式分析，帮助检验不同变量缺失之间、某变量缺失与其他变量取极值之间的关联。
3.5.18提供多重插补方法，并可以基于多重插补数据进行分析，输出多组插补数据汇聚统计结果。
3.5.19提供随机抽样、分层分组、多阶段抽样等抽样方法，并根据复杂抽样结果进行统计推断。
3.20提供在小样本量情况下，针对2x2以及RxC了列联表卡方检验、 Mann-Whitney U检验、Kolmogorov-Smirnov Z检验、Moses Extreme Reactions检验、 Wald-Wolfowitz Runs检验等非参数检验方法，进行精确P值计算的功能。
4.以上软件永久授权，支持移机。
5.运维要求
5.1. 远程技术支持
成交服务商可以通过电话、邮件、微信群等通讯方式进行沟通。解答采购人在系统使用、维护过程遇到的问题，及时提出解决问题和操作方法，所有的服务请求在服务时间内都给予接受，保证所有咨询的内容事事有记录、件件有着落。
5.2. 如果电话方式无法解决问题，服务商应在接到通知后，最快时间到现场解决问题。
五、报名方式：网上报名，供应商可下载客户端进行用户注册，注册成功后登录到供应商客户端，可根据医院发布的信息参加医院的项目报名，填写相应的信息及材料上传（供应商客户端下载链接：链接: https://pan.baidu.com/s/19zlIljhpauN9Rb9yRBI7Fw?pwd=epm7 提取码: epm7)
截止时间为 2026年6 月3日17：00整
报名内容必须包含：
（1）针对项目建设内容、服务、建设周期、报价等出具报价函
（2）营业执照复印件
（3）单位授权（姓名、身份证号、联系电话、身份证复印件）
（4）履行合同所必须设备和专业能力的申明函。
（5）材料需加盖公章
六、项目最高限价：400000，超过最高限价报价的视为无效报价。
七、报价应包括完成本项目建设内容所需的全部费用。
