1、研究人员对分析理论和分析工具的掌握度低，阻碍研究进展
科学研究是多领域的，但无论是医疗、生物、制造、经济、心理等学科，进行数据分析工作，不可避免地涉及到基本的分析技术——统计学。而更受追捧的还有数据挖掘、机器学习等大数据分析技术，后者更加复杂难懂 。
除非专门学习运用，否则一般研究人员难以独立而有效地运用上述分析技术开展研究。即使决心学习，也面临研究之外的时间和精力不小消耗。
2、研究成果停留于纸面之上，制约知识沉淀与内部流转
例如某机构经过长期试验，形成了一套重要的计算方式和过程，而其复杂性与保密性，使得前者只能通过电子文档保存和计算运用。此举局限颇大，不利于成果沉淀、优化、流转和管理。
1、丰富模型降低学习门槛，快速上手数据分析工作
SPSSPRO提供了涵盖数据处理、统计分析、机器学习方面的基础算法模型，并专门推出计量经济和医学研究两大模型包，总计超过300个数据处理与分析算法模型。用户通过简单的鼠标点选和拖拽即可完成分析，无需手动编程，只需要关注输入与输出。
在SPSSPRO数据分析平台的基础上，通过需求调研、业务理解、专题分析、模型设计、算法开发、数据验证、平台部署，能够把研究机构现有的计算或分析流程固化，形成分析模型（模板）。
同时分析模型支持二次调用、自动执行和调参优化。从而使得研究机构内部实现知识沉淀和流转共享。
1、便捷的数据接入方式
数据分析通常是面向结构化数据的，这类数据一般以表格文档的形式存在，例如Excel、SPSS等软件支持的文件；或者，数据被存储在数据库、数据仓库和业务系统之中。
相较于免费版数据分析借助人工批量数据文件作为数据源，SPSSPRO企业版新增支持file_link的形式，通过数据文件url将数据推送至指定数据集中，可实现动态、增量数据导入。
SPSSPRO能适应不同单位的需求。无论是数据基础设施建设完善、有定制化需求的单位，还是依赖于传统的数据文件的小规模团队，多种数据导入方式可供灵活选择。
主流文件本地导入
在线数据动态输入
兼容主流关系型数据库
2、可视化的数据处理与分析工作流
基于300+算法模型，通过鼠标简单拖拽的形式，用户可以快速构建数据处理与数据分析的工作流，并以流程图的形式呈现。首先省去了重复繁琐的编程工作，同时可视化、拖拉拽的建模界面，有效降低数据技术使用成本。
算法模型直接调用
可视化建立分析模型
管道式模型输出
3、开放的数据分析成果服务
图表类型丰富多样
办公软件直接复用
分析成果自由流转
4、简要敏捷的Dashboard
Dashboard是商业智能仪表盘（Business Intelligence Dashboard，BI Dashboard）的简称，它是一般商业智能都拥有的实现数据可视化的模块，是向企业展示度量信息和关键业务指标（KPI）现状的数据虚拟化工具 。
SPSSPRO提供的PRO大屏功能模块是为了对上游分析结果做可视化呈现，尤其是关键性、实时性、动态化的数据内容。
用户直接将数据分析报告中有较高参考价值的图表添加为素材，从而在Pro大屏中快速引用该素材，该素材与数据源、算法节点联动，可实现实时动效的仪表盘效果。
分析结果可视化
实时更新的动态仪表盘
简单快捷的搭建方式
5、灵活的IT基础设施兼容性
SPSSPRO企业版基于云服务器环境开发，云原生的架构设计让平台对硬件设施可灵活兼容，可选择在公有云或私有化环境，直接购买SaaS服务可享受跨云调度服务。
私有化部署既能部署在主流云厂商的客户账户中，同时支持部署在客户本地的私有云、虚拟机、物理机环境。多种部署方式充分考虑数据保密性要求。
云原生设计架构
稳定、快速和安全
部署方式灵活