SAS Visual Analytics Explorer 中的数据分析概述
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 
以查看有关相关的其他详细信息，包括精确的相关值。
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 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。
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 。
。
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 。
。
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 。
。
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 。
。
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
。
。
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 。
。
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
-
-
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。