1. 序列平稳性判断：通过统计方法检验原始案件数序列的平稳性，判断数据是否存在明显的趋势或波动变化。​2. 纯随机性检验：识别序列是否为纯随机序列（白噪声），判断数据中是否存在可被利用的规律，还是完全无规律的随机波动。​3. 差分序列分析：对原始序列进行一阶差分运算（y_t=x_t-x_{t-1}）

1. 影响因素识别：自动识别出对钻石克拉重量影响最大的关键变量（如颜色、切工），并给出明确的分层顺序。​2. 规则可视化：通过决策树结构，清晰展示钻石属性与克拉重量的关联规则，例如“颜色为D/E/F/G的钻石，克拉重量整体更低”，方便非技术人员快速理解。​3. 预测与分组：模型可根据钻石的颜色、切工

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提华西医院某博士做科研课题，处理数万条csv文件数据，主要需求如下： 1、检查所有数据是否有不正常值；-离群值 2、诊断里面共病提出来：包括但不限于支气管扩张，肺癌，低蛋白、肺炎（肺部感染）等 3、所有数据缺失比例 4、缺失值多重插补（R语言mice包）根据数据类型选择mice包里面不同函数 5、多重插补中 6、验证插补合理性 7、进行lasso交叉验证建模 8、绘制log(lambda)路径图 9、绘制交叉验证误差图