始于科研

但不止于科研的统计分析软件

通过AI+点选操作改进您的数据分析体验

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  • DMSAS校园推广大使招募计划正式启动啦!

    DMSAS校园推广大使招募计划正式启动啦!

    丰厚薪酬!免费会员!实习证明!

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  • DMSAS亮相2025中国教育技术学术大会

    DMSAS亮相2025中国教育技术学术大会

    2025年5月16日至18日,DMSAS团队受邀参与由中国教育技术协会在华中师范大学举行的"2025年中国教育技术学术大会"。

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  • 喜讯!DMSAS通过中国教育技术协会专家认定!

    喜讯!DMSAS通过中国教育技术协会专家认定!

    北京时间2025年4月19日,由中国教育技术协会主办的《DMSAS软件研发应用鉴定会》在北京师范大学智慧学习研究院成功举行。该鉴定会汇聚国内教育技术领域权威专家,对DMSAS这款国产自主知识产权的科研统计分析软件进行全方位技术评估。

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  • 机器学习建模,无需编程!

    机器学习建模,无需编程!

    机器学习算法在最近几年的热度一直居高不下,尤其当Transformer架构的大模型出来以后,机器学习、人工智能有关的算法热度又上升了一个台阶。本次讨论关于机器学习建模的流程及其用DMSAS该如何实现。

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  • 方差分析 (ANOVA)和多重比较

    方差分析 (ANOVA)和多重比较

    方差分析根据分析因素的数量和实验设计的类型进行分类……

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  • DMSAS谷雨AI接入DeepSeek-V3联合升级!

    DMSAS谷雨AI接入DeepSeek-V3联合升级!

    双D联手=数据分析无限可能!

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  • 通俗易懂的详解t分布与t检验

    通俗易懂的详解t分布与t检验

    t检验是我们刚涉及统计学知识就会接触到的一种检验方法,它繁琐的检验步骤总会让入门统计学的同学感觉很困扰,这篇文章尽量避免套用大量的数学公式,全局梳理一下t分布和t检验的相关知识。

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  • 中介效应模型:从公式到DMSAS操作,一篇全搞定!

    中介效应模型:从公式到DMSAS操作,一篇全搞定!

    中介效应全流程,DMSAS全流程操作

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  • 深入浅出XGBoost:从原理到应用的全面指南

    深入浅出XGBoost:从原理到应用的全面指南

    XGBoost不仅能处理复杂的特征关系,准确率高,还能通过特征重要性等手段帮你解释结果,同时优化了计算效率。这种强大的平衡能力,使得XGBoost在电商、金融、医疗等行业广泛应用。

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  • 数据清洗 - 处理异常值中,DMSAS的惊人表现!

    数据清洗 - 处理异常值中,DMSAS的惊人表现!

    数据科学中的重要一步是清理数据。数据清洗涉及一系列专门设计的方法,用于识别和去除客观异常的数据点。也就是说,有客观理由去除它们。在编写研究报告时,数据清洗的步骤应始终被记录,以确保分析的透明性和可重复性。

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在DMSAS中通过点选

完成复杂的机器学习建模

  • 01
    数据集拆分
    数据集拆分 数据集拆分
  • 02
    特征工程
    特征工程 特征工程
  • 03
    模型训练
    模型训练 模型训练
  • 04
    模型评估
    模型评估 模型评估

人工智能全面护航

不懂就问AI!

AI全面护航

倾力打造的智能助手—谷雨, 任何的操作问题、分析结果解读及概念解释问题,都可以向她询问。

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专注于计算结果

DMSAS将展现更准确的统计流程及分析结果

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再也不会因不懂统计流程而出错!

DMSAS严格遵循完整的统计学检验步骤给出所有结果,例如t检验、方差分析等常用的分析,将按照正态性检验 — 方差齐性检验 — 方差分析或独立样本t检验的步骤进行运算并输出结果,加以解释说明,让您在分析时再也不用关注检验步骤完整性的问题。

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完全满足各类期刊的绘图要求

强大的图片编辑工具,轻松实现绘图元素的修改美化

分析+绘图一体化,无需切换工具

方差分析将自动绘制标有差异显著性字母的柱状图、相关分析将自动绘制热力图、机器学习自动绘制ROC曲线,这些统计图均可任意修改编辑,完全满足各类期刊的绘图要求!

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智能修正复杂问题,细节决定成败!

正态分布的检验应使用总体均值还是样本均值模拟分布?
多因素ANOVA何时选用III型误差平方和?这些在Python和R中需要掌握统计原理并自行调整的细节问题,DMSAS通通智能帮您解决!

强大的数据清洗及预处理功能

缺失值填充、异常值查询、多表格合并、
字符类型数据转换为数字、归一化处理,
这些在DMSAS中都可以一键搞定,无需再研究繁琐的表格函数!

1.无需编程的统计分析体验

2.简洁流畅的表格操作

3.海量的统计分析模型

4.一流的绘图体验

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统计学学者及专业用户对DMSAS的建议及评价

☆☆☆☆☆

DMSAS的进化不仅来源于开发团队的付出更来自于用户的建议与反馈

更 多
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    酷酷牛老师

    单位:华南师范大学

    DMSAS在智能化统计分析方面表现相当出色,其AI助手功能对跨学科研究者非常友好,极大降低了机器学习模型的使用门槛!好用便捷的工具很难得,将推荐给学生使用!
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    Re

    单位:华南农业大学

    DMSAS是真的厉害!为科学做出了重要贡献,我已经给学生们推荐了,好东西必须点赞!
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    freeloop

    单位:中国科学院

    DMSAS很不错啊!确实在分析方面很好用,傻瓜式操作!如果能够在做完但还未保存的工程增加一个提醒,分析结果能够重命名,不要的分析结果能够删除,这些方面做一些改善,就更好了! 官方:分析系统重命名、工程保存提醒等已于DMSAS1.0.3版本中改进
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    hulp

    单位:军事医学科学院

    SAS中进行方差分析时,可以选择几种类型计算离均差平方和,在数据平衡设计下,几种算法的结果没有区别,但是在不平衡设计下,差别就比较明显了,这可能是SAS不同于其他国际统计软件之处,希望DMSAS能够重点关注这一块的内容! 官方:I、II、III型离均差平方和的自动切换已在DMSAS1.2.0版本中实现
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    Sinsoledad

    单位:山东大学

    我正寻思着用一些综合评价的方法对数据做分析,结果DMSAS就把这些方法更新上去了,确实做的很好!
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    Stupidman1

    单位:中山大学附属医院

    请在绘制柱状图和折线图时,增加自动计算标准差和标准误差的功能,另外卡方检验做完以后,请直接给出理论频数的计算结果。 官方:自动计算折线图、柱状图标准差的功能已于DMSAS1.1.0版本中推出,卡方检验展示理论频数结果已在DMSAS1.2.1中推出。
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    Selma

    单位:中国科学院

    机器学习算法中,请增加SHAP值的计算,这个指标现在大家经常用! 官方:可解释性机器学习(SHAP、PDP、ICE)已在DMSAS1.2.0版本中实现了更新。
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    王露

    RCS分析目前在临床医学方面使用非常广泛,建议增加这一算法! 官方:RCS分析已于DMSAS1.1.2版本中实现。
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    fang

    单位:吉林大学

    很好!基本上机器学习算法都全了,通过点选完成建模挺方便的,尤其是一些数据预处理的功能,整挺好!继续努力!如果未来能够把建的模型保存下来,下次再做预测的时候不用拿数据再建一遍而是直接就能用,那就更好了! 官方:完整模型的保存正在努力ing!
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    无骨懒猫

    单位:中国科学院

    绘图功能中,坐标单位有的时候会有上标(根据期刊发表要求,单位一般都需要上标),这个功能经常用到,请一定放在显眼的位置! 官方:在DMSAS1.1.0版本中优化了单位上下标的功能快捷键
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    广科李老师

    期待你们的更多SHAP和更好的模块不断加入,我会一直关注,感觉你们的软件设计的比较友好,不过机器学习有些时候计算速度会比较慢,建议优化。 官方:在DMSAS1.3.0版本中,我们对机器学习部分模型做了多线程运算的设置,此外增加了随机网格调参和分层调参,同时加入了并行运算机制(可选)提高超参数调优的效率,我们会努力提升机器学习的建模速度,不断优化!
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    统计学家

    我对DMSAS颇有信心!请你们一定要坚持把它做好!我们这代人最大的愿望就是希望拥有中国人自己的高水平统计软件,现在您和您的合作者们帮我们实现了这一夙愿,由衷的感谢你们!希望你们能够不断的研发,推陈出新,做国际上最优秀的统计软件!

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DMSAS为各高校及科研院所

近5万名科研工作者提供数据分析支持

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