******医院信息中心询价公告

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，避免因版权问题引发的法律风险，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

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描述统计

1.3.1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、ROC图、PP 图、QQ 图等

1.3.2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

1.3.3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

1.4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回归分析：提供常用的回归方法

1.5.4非参数检验：提供非参数检验方法。包括卡方检验、二项式检验、游程检验、单样本的分布检验、两独立样本检验、两相关样本检验、多相关样本检验等

1.5.5数据降维：提供对数据降维的分析方法。包括因子分析、主成分分析等，在分析中应该因子旋转、碎石图、因子载荷等相关内容的分析

1.5.6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

1.5.7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

1.5.8质量控制：提供质量控制分析方法

2. 大数据分析与应用统计分析软件软件二，数量：1套

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

2.3描述统计

2.3.1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、ROC图、PP 图、QQ 图等

2.3.2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

2.3.3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

2.4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回归分析：提供常用的回归方法

2.5.4非参数检验：提供非参数检验方法。包括卡方检验、二项式检验、游程检验、单样本的分布检验、两独立样本检验、两相关样本检验、多相关样本检验等

2.5.5数据降维：提供对数据降维的分析方法。包括因子分析、主成分分析等，在分析中应该因子旋转、碎石图、因子载荷等相关内容的分析

2.5.6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

2.5.7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

2.5.8质量控制：提供质量控制分析方法

2.5.9生存分析：提供生命表、Kaplan-Meier、Cox 回归等方法

2.5.10一般线性模型：提供一般线性模型，包括多元方差分析（MNAOVA）、重复测量的方差分析方法，方差成分（Variance components）分析方法等

2.5.11广义线性模型与广义估计方程：提供 Gamma 回归、泊松回归、负二项式、广义线性混合模型（GLMM）、分层对数线性模型、线性混合模型等

2.5.12时间序列模型：提供自回归模型、ARIMA 模型、指数平滑模型、季节分解模型、谱分析、时间因果模型（TemporalCausalModeling）、自动选择最优时间序列预测模型等

2.5.13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

2.5.14决策树模型：提供 C&RT、CHAID、Exhaustive CHAID、QUEST 等决策树模型

2.5.15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. 大数据分析与应用统计分析软件软件三，数量：1套

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

3.3描述统计

3.3.1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、ROC图、PP 图、QQ 图等

3.3.2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

3.3.3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

3.4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回归分析：提供常用的回归方法

3.5.4非参数检验：提供非参数检验方法。包括卡方检验、二项式检验、游程检验、单样本的分布检验、两独立样本检验、两相关样本检验、多相关样本检验等

3.5.5数据降维：提供对数据降维的分析方法。包括因子分析、主成分分析等，在分析中应该因子旋转、碎石图、因子载荷等相关内容的分析

3.5.6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

3.5.7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

3.5.8质量控制：提供质量控制分析方法

3.5.9生存分析：提供生命表、Kaplan-Meier、Cox 回归等方法

3.5.10一般线性模型：提供一般线性模型，包括多元方差分析（MNAOVA）、重复测量的方差分析方法，方差成分（Variance components）分析方法等

3.5.11广义线性模型与广义估计方程：提供 Gamma 回归、泊松回归、负二项式、广义线性混合模型（GLMM）、分层对数线性模型、线性混合模型等

3.5.12时间序列模型：提供自回归模型、ARIMA 模型、指数平滑模型、季节分解模型、谱分析、时间因果模型（TemporalCausalModeling）、自动选择最优时间序列预测模型等

3.5.13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

3.5.14决策树模型：提供 C&RT、CHAID、Exhaustive CHAID、QUEST 等决策树模型

3.5.15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

3.5.16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

3.5.17神经网络：提供神经网络模型，包括多层感知器模型和径向基函数模型等

3.5.17结构方程模型：提供结构方程模型

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：******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: ******/s/19zlIljhpauN9Rb9yRBI7Fw?pwd=epm7 提取码: epm7)

截止时间为 2025年11 月27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。