数据绘图中的一些注意事项

如何绘制一个最能表达你的意图的图形

几种常见图形的绘制（直方图、饼图、柱状图、散点图、箱式图、等高线图等）

利用JMP软件绘制金字塔图

利用JMP软件轻松绘制地图，显示各地区的差异变化

如何绘制风玫瑰图

利用JMP软件绘制气泡图

利用JMP软件绘制动态的时空变化图

如何绘制热图

如何绘制马赛克图

利用JMP软件生成词云图，进行文本挖掘

利用JMP软件快速聚类图，对数据进行初步分类

如何绘制相关系数色图

绘制ROC曲线图

利用JMP软件一键绘制森林图

绘制维恩（Venn）图

  利用JMP软件快速制表

t检验和方差分析有什么关系？

方差分析与线性回归有什么关系？

文章中常见的一般线性模型是什么意思？

一般线性模型与广义线性模型的区别

从更高的层面上理解基础统计方法，串起常见的基础统计方法

如何从“关系”的角度理解常见的基础统计方法

方差分析与秩和检验的关系

卡方检验与秩和检验的关系

（1）数据清洗

快速发现异常值，对数据进行清洗

如何处理异常值

快速发现缺失值

一键实现对缺失数据的填补

（2）变量变换

什么是虚拟变量/哑变量

如何识别应该进行哪种变换？

快速发现变量之间的恰当关系

连续变量何时应变为分类资料？如何划分？

（3）变量降维

变量太多了应如何处理

什么情况下可以直接删除变量？

利用主成分分析进行变量的综合

主成分回归

利用偏最小二乘回归进行变量降维

（4）初步探索变量与结局之间的关系

如何快速发现上百个变量之间的关系，从中初步寻找有意义的变量？

如何结合探索结果发现新的研究思路

发现所有变量间都没有关联怎么办？——从“垃圾”中寻宝

（5）初步建立影响因素模型/风险预测模型

常用的变量筛选技术

逐步回归筛选出的危险因素是否可靠？

当单因素和多因素分析结果不一致时，如何处理？

如果一个因素在单因素分析中有意义，而多因素分析无意义，如何考虑这一因素？

（6）模型评价与改进

常用的模型评价指标有哪些？

模型的R方太小，是否意味着模型不能用？

如何比较不同模型的好坏

（7）模型诊断

如何发现模型中可能存在的问题

数据分析建模中常见的几种问题及解决方案

Logistic回归中OR大于999，这是正常现象吗？

（8）建立最终模型

什么样的模型才算好的模型？

  如何利用模型进行预测