slide2-数据分析

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所属分类:幻灯片

我们根据工作需要,提供完整的、全面的数据分析和解决方案,通过科学合理、统计、可视化的手段,为您呈现数据之间的联系,这将会发现从所未见的信息,为下一步的验证和应用提供了非常有效的思路和方法。目前可以提供十多种成熟的数据分析,可以生成多种精美的图片,显著提升研究结果的表现力。

 

  1. 数据筛选、分类和整合

例如将临床数据,根据单变量或者多变量进行分类,筛选并计算各类的百分比。例如,可以对临床数据,进行“疾病类别”,“病人来源省市”,“饮食习惯”等进行百分比统计;可以将代谢组学和脂质组学数据,根据鉴定产物的分类系统,进行类别百分比统计。

 

2. 基本统计学分析根据数据类型和结构,选择正确的统计学分析方法对数据进行正态分布,方差齐性分析,卡方检验,T检验,M-W检验以及Q-检验。

 

3.  PCA分析,主成分分析。进行无监督的样本分类,得到变量Rank。

 

4.  热图与聚类分析将数据进行图像化转换,更加形象展示数据。同时,在底部进行无监督聚类分析。

 

5.  (O)PLS-DA分析正交信号校正方法(orthogonal signal correction ,OSC )与偏最小二乘法(partial least squares ,PLS )结合并对 PLS 进行修正。可以有监督地对未知/已知多变量,进行VIP值分析。

 

6.  相关性分析包括多变量相关矩阵表,矩阵图,信号图分析,用于分析变量之间的相关性。                      

7. 模型建设:逻辑回归,ROC模型,功效分析模型,随机森林模型,蒙特卡洛重抽样模型。

8.  其他分析:功效分析,VENN分析,雷达图分析,曼哈顿图分析,火山图分析,信号通路分析等。

 

2017年10月27日