广州博惟数据上线 DMSAS 2.0，覆盖300余种算法助力科研数据分析提效

2026年6月，广州博惟数据科技有限公司正式上线 DMSAS 2.0 产品，面向高校、科研院所、医疗机构等科研场景提供国产本地化统计分析解决方案，帮助科研工作者在方差分析、回归建模、机器学习与科研绘图等环节提升分析效率与结果可靠性。

当前，国内科研统计分析场景仍存在工具门槛高、授权成本高、数据安全要求严、统计方法易误用等问题。尤其在论文写作与课题研究中，方差分析、t 检验、回归分析等基础统计方法使用频率高，一旦方法选择或参数设置不当，会影响研究结果的科学性与结论严谨度。DMSAS 2.0 的正式推出，较好地回应了各大科研院所、高校对统计软件国产替代、数据安全可控及智能化辅助工具的需求。

DMSAS 2.0 集成 t 检验、方差分析、机器学习、自然语言处理等300余种数学建模算法，统计模型数量较 SPSS 多出150余种，可覆盖社科、医学、生物、农学、地理等多学科科研场景。系统采用全点选式操作与原生中文界面，并针对中文数据集优化了数据预处理流程，科研人员无需编程即可完成数据清洗、方差分析、模型构建、结果验证和科研绘图。内置科研制图工具可自由编辑图表样式，支持直接输出符合 SCI 及国内核心期刊标准的可视化图表，无需反复切换软件调整格式，有效提升科研效率。

在数据安全方面，DMSAS 采用纯本地单机部署模式，所有计算过程与数据存储均在用户本地完成，厂商无法获取数据与操作记录，适配高校课题数据、临床研究数据及涉密科研数据的安全管理要求。系统依托 Qwen3 基座模型，融合 Lora、Muti-RAG 等技术打造谷雨智能体，为用户提供方法选择、操作引导、结果解读和报告生成辅助；统计计算仍由独立专业计算模块完成，降低通用 AI 工具在统计分析中可能出现的幻觉风险。

博惟数据业务负责人表示：“DMSAS 2.0 的发布，是公司长期深耕国产科研统计软件赛道的重要一步。我们始终聚焦科研工作者在方差分析、建模验证、论文制图和数据安全中的真实需求，通过本地化部署、专业算法引擎与 AI 辅助能力，降低统计分析使用门槛。未来，博惟数据将持续完善算法体系和科研场景适配能力，为高校、科研院所和医疗机构提供更可靠的国产数据分析工具。”

目前，DMSAS 已获得科研领域广泛应用，累计服务全国100余所高校及科研单位、10万余名科研工作者，覆盖广东、河南、上海等多个省份及重点城市。在高校教学场景中，暨南大学、东北林业大学等院校的部分统计学相关课程已将 DMSAS 引入实操练习，围绕描述性统计、差异性分析、方差分析、回归建模和科研绘图开展教学应用。使用 DMSAS 完成数据分析的科研成果也已发表于《Journal of Environmental Management》《Horticulture Research》《Applied Geography》等国际期刊，进一步验证了国产科研统计软件在高水平研究中的应用价值。

**企业简介：**广州博惟数据科技有限公司是一家专注国产自研科研级统计分析软件研发与服务的创新型企业，核心产品 DMSAS 是科研级本地化统计分析系统，集成300余种数学建模算法，覆盖统计分析、机器学习、自然语言处理、科研绘图与 AI 辅助分析等能力。公司以“始于科研，但不止于科研”为核心价值观，面向高校、科研院所、医疗机构与检验单位提供安全、高效、易用的国产科研数据分析解决方案。