Splus 的探索性数据功能，挺适合你这种喜欢折腾数据的人。它本质上是个基于 R 语言的老牌统计工具，虽然界面有点复古，但功能还真不含糊。像什么性统计、分布拟合、相关性这些操作，用起来都比较顺手，响应也快，图也画得清楚。你要是习惯 R，那基本是无缝衔接。

探索性的时候，最烦的就是看不懂数据到底想表达啥。Splus 在这方面还挺靠谱，比如Q-Q 图和箱型图，能快看出分布是否正常、有没有离群点。而且皮尔逊、斯皮尔曼这些相关系数计算也方便，一行命令就能搞定。

如果你数据量不大，又快点出，那 Splus 这种集成化的流程真的是省事不少。像时间序列用ARIMA模型，或者做个PCA降维，都不麻烦，写的代码不多，图自动就出来了，还挺直观。

不过得说一句，它的界面现在看起来确实有点老，但核心能力还在。尤其适合那种需要严谨统计的场景，比如医疗、金融、科研这些。你如果有 R 的基础，再配合它的图形界面，会发现效率还挺高的。

文档里还有个案例教学，手把手教你怎么导数据、清洗、建模，出图。对新手蛮友好。你要是刚好想搞一波EDA训练，拿来练手再合适不过了。

想进一步深入主成分的，也可以看看这些相关文章，比如PCA 主成分指南，讲得还挺细的。或者你用 Python 也可以参考Python 机器学习：主成分。

如果你平时接触统计较多，或者想快速搭建一个数据流程，那 Splus 是个还不错的备选。用 R 写代码时遇到可视化瓶颈，它就能补位。