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SAS Visual Analytics Explorer 中的数据分析概述

数据分析类型

SAS Visual Analytics 允许您执行三种基本类型的数据分析:
相关
标识测度之间的统计相关程度。
拟合线
绘制测度之间关系的模型。有多种拟合线,包括线性拟合、二次拟合、三次拟合和惩罚 B 样条。
预测
根据统计趋势估计数据的终值。

相关

“相关”标识测度之间的统计关系程度。相关强度用介于 –1 到 1 之间的数字表示。接近 –1 的值暗示很强的负相关,接近 0 的值暗示相关性弱或不相关,接近 1 的值暗示很强的正相关。
要将相关应用到可视化视图,请添加线性拟合线或选择相关矩阵可视化视图类型。
对于热图或简单的散点图,相关性由可视化视图图例中的文本标签来标识。选择 关于相关结果 以查看有关相关的其他详细信息,包括精确的相关值。
对于散点图矩阵,每个图的相关性由图四周的颜色边框来标识。可视化视图图例显示各颜色值的基调。选择 关于相关结果 以查看有关相关的其他详细信息,包括每个图的精确相关值。
注: 对于非线性拟合类型,散点图矩阵用其他图来显示两个方向中变量的每个交叉点。例如,若散点图矩阵对变量 A、B 和 C 绘图,则当应用非线性拟合线时,会为 A * B 和 B * A 创建图。
对于相关矩阵,每个单元的相关性由单元背景色标识。可视化视图图例显示各颜色值的基调。每个单元的数据提示显示相关值。

拟合线

拟合线绘制两个测度之间关系的模型。您可以将拟合线应用到散点图和热图。
您可以将以下类型的拟合线应用到可视化视图:
最佳拟合
为您的数据选择最适合的模型(线性、二次或三次)。最佳拟合方法使用后向变量选择来选择显著的最高阶模型。要查看所使用的最终模型,请从可视化视图图例中选择 关于回归结果
线性拟合
根据线性回归算法创建线性拟合线。线性拟合线生成最能代表两个测度之间关系的直线。有关线性拟合线的详细信息,请从可视化视图图例中选择 关于回归结果
对于线性拟合,相关将自动添加到可视化视图。相关对于其他拟合类型不适用。
二次拟合
创建二次拟合线。二次拟合生成单弧度曲线。二次拟合线通常生成抛物线形状的线条。有关二次拟合线的详细信息,请从可视化视图图例中选择 关于回归结果
三次拟合
创建三次拟合线。三次拟合生成双弧度曲线。三次拟合线通常生成“S”形状的线条。有关三次拟合线的详细信息,请从可视化视图图例中选择 关于回归结果
PSpline
创建惩罚 B 样条。惩罚 B 样条是紧密拟合数据的平滑样条。惩罚 B 样条可以显示曲率有很多变化的复杂线条。有关惩罚 B 样条的详细信息,请从可视化视图图例中选择 关于回归结果

预测

预测是指根据统计趋势估计数据的终值。预测仅对包含日期或日期时间数据项的线图可用。
预测会将包含预测值的线条添加到您的可视化视图,并显示表示置信区间的着色带。例如,95% 置信区间是根据预测模型得到的终值有 95% 可信度的数据范围。
探索器自动针对您的数据检验多个预测模型,然后选择最佳模型。要查看所使用的预测模型,请从可视化视图图例中选择 关于相关结果
预测模型可以为以下任意方法之一:
  • 衰减趋势指数平滑法
  • 线性指数平滑法
  • 季节性指数平滑法
  • 简单指数平滑法
  • Winters 方法(加性)
  • Winters 方法(乘性)
注: 在使用标准时间间隔(例如,1 小时 60 分钟、1 天 24 小时,等等)时,预测中会考虑循环模式。若您的数据使用非标准时间间隔(例如,每天 48 个 30 分钟循环),则不在预测中考虑循环模式。
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