智能统计 · 使用指南
一句话：不用写代码，用一句话说清您要做的统计分析，智能统计就替您选好方法、跑出结论、图、表和可复现 R 代码。
这个功能能帮您做什么
智能统计是「数据分析」下的通用统计模块，覆盖 60+ 种统计方法。您只要用一句话说清目标，它会替您判断该用哪种方法、跑出结果，并给出可复现的分析代码。常见能做的分析大致分为六类：
| 方法类别 | 代表方法（举例，实际以页面为准） |
|---|---|
| 描述性统计 | 均值、标准差、频数分布、正态性检验 |
| 组间比较 | t 检验、方差分析、非参数检验、多重比较校正 |
| 相关性 | Pearson / Spearman 相关、相关矩阵 |
| 回归建模 | 线性回归、逻辑回归、多因素回归 |
| 生存分析 | Kaplan-Meier、Cox 回归、生存曲线 |
| 降维与聚类 | PCA、聚类分析 |
和相邻模块怎么分工？ 一句话：智能统计对话式地替您做通用统计，别的模块各管一段。
| 模块 | 它做什么 | 什么时候用它 |
|---|---|---|
| 智能统计 | 对话式做通用统计，自动选方法、跑结果、给代码 | 不确定用哪种检验、想边做边调 |
| 智能绘图 | 只把已算好的数据画成出版级图形 | 数据已算好，只差一张图 |
| 组学智能体 | 端到端跑一整套多组学专门分析 | 做转录组、蛋白组等组学分析 |
| 分析工具箱 | 确定性的固定功能工具卡（本身不含 AI） | 已懂参数，要快、要省 |
开始前，您需要准备
- 一个百沐一下账号，且沐豆余额充足。智能统计属分析类，单次约 500–1,000 沐豆（约 ¥5–10），发起前会给出预估，实际以预估为准。
- 一份整洁的数据文件：每行一个样本、每列一个变量，需要分组时带上分组列。也可以从平台「公共数据挖掘」直接选用内置数据集。具体格式要求见 上传数据的格式要求。
[ 待补充 · 图 ] 登录后从左侧导航进入【数据分析 → 智能统计】的入口位置
操作步骤
- 进入入口：登录后点击左侧导航【数据分析 → 智能统计】。
- 选择或上传数据：上传您的数据表，或从「公共数据挖掘」选一个数据集。格式要求见 上传数据的格式要求。
- 一句话描述需求：例如「比较三组的表达量是否有显著差异」「分析年龄和血压的相关性」「对生存数据做 Kaplan-Meier 并画生存曲线」。它会自动判断方法，并在关键处（如分组列、检验方向）向您确认。
- 确认预估并运行：发起前会显示沐豆预估，确认后提交。任务提交后可在「分析记录」查看排队与运行状态，跑完会通知您，关掉页面也不影响后台运行。
- 对话式调整：结果出来后，直接追问「换成非参数检验」「加上多重比较校正」「按性别分层再看一遍」即可重新生成，无需从头再来。
结果怎么读
每个统计任务默认交付四件套，可逐项下载：
| 交付物 | 内容 | 用途 |
|---|---|---|
| 结论说明 | 用了什么方法、结果是否显著、说明什么 | 直接读懂这次分析的结论 |
| 图形结果 | 出版级图形，可直接下载 | 放进论文或报告 |
| 数据文件 | 结果表格（统计量、p 值、置信区间等） | 核对与二次分析 |
| 可复现 R 代码 | 完整跑通整段分析的代码 | 复现、经得起审稿 |
[ 待补充 · 图 ] 一个统计任务完成后的结果屏：结论说明 + 图形 + 数据表 + R 代码四件套
结果的科学解读、以及该选哪种统计方法才更对，属于方法学问题——见「教程」模块对应文章，本页只讲「在平台上怎么操作」。
注意事项与常见问题
- 失败自动退费：分析任务失败会全额退还沐豆，可放心尝试。
- 最常见的报错：数据表里有缺失值、文本混在数值列、分组列命名不一致——先清洗好再上传，详见 上传数据的格式要求。
- 消耗预估：任务发起前会显示沐豆预估，余额不足会提醒；运行中的任务允许跑完不中断。
- 能力边界：智能统计负责「在平台上把分析跑对」；具体该选哪种检验、参数怎么定，建议先看对应教程。
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