科研数据分析与科研绘图

数据分析方向

• 数据清洗、描述统计、显著性检验、回归和方差分析。
• 机器学习特征工程、模型训练、交叉验证和可解释性分析。
• 光谱、色谱、电化学与时间序列数据的批量处理。
• Meta分析、敏感性分析、异质性与发表偏倚评估。

科研绘图方向

• 论文数据图、组合图、流程图、机制图与装置示意图。
• 图形摘要、研究工作流、基金申请图和汇报材料。
• 统一字体、单位、标注、色彩和分辨率，提高可读性与规范性。

可重复性

对于批量或长期项目，可整理脚本、数据字典和输出模板，使后续数据更新能够重复执行。