什么叫趋势分析:如何做趋势分析?

股票学习网 发布:2021-12-14 11:35:04 阅读:25次

趋势分析(Series Test of Cluster)是基因表达分析研究中的一种重要方法,可用来挖掘具有相同表达模式的基因。简单来说,趋势分析实质就是按照表达趋势对基因进行归类。

那么,有没有简单的做趋势分析的工具呢?当然有,我这里用OmicShare 的趋势分析工具作演示。据不完全统计,目前已有近20篇SCI文章使用OmicShare 的趋势分析工具进行数据的分析和可视化。

https://omicshare.com/tools/

数据准备

数据的样式如下图,第1列为gene id,之后的列为相应时间点的基因表达量数据(组内数据取均值,建议“时间点”限制到3~5个)。你可以使趋势分析工具页面右侧的“例子”选项下的“趋势分析例子文件”进行练习。点击示例文件后,在弹出的数据页面,通过右键/另存下载数据,得到的数据为制表符分隔的txt文件。

当然你也可以使用自己的数据,但在上传数据前必须用Excel把你的数据另存为制表符分隔的txt文件。基因集可以是全部基因,但需要设置“基因筛选的最小变化倍数”进行数据过滤,推荐使用分组之间差异基因(并集)进行趋势分析。

3. 树立趋势标杆,建立判断标准

树立标杆的方法有两种,如果自己熟悉这个行业,可以直接根据行业特点,画出大致走势图。

如果不熟悉,可以把时间往前拖长,看之前几周的趋势。

当然,想观察趋势,最好是画出同比、环比、三年比三张图;这样看的最准,能最大程度的避免短期波动的影响(顺便一提,也是为啥大家在做报表的时候,经常有同比、环比、三年比三个指标,并且分日、周、月三种口径统计,就是为了避免短期影响,观察趋势是否正常)。

4. 将现状数据套入标杆,得出结论

如果我们已经树立了标杆形态,套入文章开头的题目的数据,马上会有不一样的解读(如下图):

所以,为啥有个名字叫“趋势分析法”,而不是“我画个折线图,高了就是好,低了就是不好”——是因为即使画个折线图,想要不作出错误判断,也得按规矩一步步来。

这就是方法和随便玩玩的区别,而下边我们会看到,随便玩玩,经常玩出问题来。

二、趋势分析法的优点

趋势分析法最大的好处,就是:省事!因为它无需任何理论基础,无需任何专业知识,无需很多数据,只要有一个结果数据,无论是正向还是负向,都能直接得出判断;所以它是所有数据分析方法里最先被总结出来,并且沿用了20多年的祖传手艺。

要知道,在20年前,企业的数字化系统还在洪荒混沌状态,那时候的职业经理们想做判断,可没有现在这么多明细数据进行分析;于是只能死磕利润、成本、销售额几个结果数据。

因此只能死磕曲线走势,你会发现60、70后的职业经理人,和85前的数据人,都对曲线走势特别敏感;特别喜欢拖三年走势,过往12个月的走势之类数据看。

第二个好处:直接!

还拿销售举例,很多辅助性活动,比如营销活动、拉新裂变,到底对销售有没有用?不需要很复杂的漏斗分析,只要看一眼趋势,立马见效果。

越简单的方法,在评估结果时越靠谱!(如下图)

第三个好处:自带标准。

曲线走势本身,可以成为判断指标好坏的标准;除了上文说的自然周期/生命周期型标准,涨跌程度,也能成为判断标准,这样省去了大量找标准的时间。(如下图)

今时今日,这个方法也很好用。

因为虽然我们有条件做ABtest、做漏斗、做多维度交叉分析;但是每天、每时、每刻都让你这么搞,你试试看。

且不说做数据的会累死,为了搞这么多分析,要业务延迟上线,APP开发进度减缓,活动hold住去一个个做埋点、做测试,你问问业务干不干;所以大量常规的分析,依然要依靠日报、周报的数据做趋势分析来满足。

基因表达量总表

All-Profile.xls

基因趋势总表

profile[0-n].png

各个趋势的结果图

profile[0-n].xls

各个趋势的结果表格

具体如下:

1. 趋势分析结果总览

trend_all_by_gene_number.png,按照基因数量值排序,统计各个趋势的结果。

带颜色的趋势块:显著富集的趋势,不同的颜色是软件为了将不同的趋势区分开,而设置的,没有特殊意义。

不带颜色的趋势块:非显著富集的趋势。

trend_all_by_pvalue.png ,按照p值排序,统计各个趋势的结果。

2.all.xls 基因表达量总表,包含基因id和各个分组的表达量信息,运行添加注释信息则会包含注释信息。

3. all_profile.xls 基因趋势总表,各个分组的值为处理后的值,profile表示趋势的序号,SPOT为程序运行时的基因序号。运行添加注释信息则会包含注释信息 。

4. profile[0-n].png,profile[0-n].xls 各个趋势的结果图,下图所示,以及各个趋势的结果表格(基因id以及各组表达量信息,运行添加注释信息则会包含注释信息) 。

5. 我们对软件做的调整

因为趋势分析默认模式下是计算所有样本相对第一个样本的表达量的倍数。但如果第一个样本表达量为0,则这些基因因为倍数无法计算而被过滤,导致丢失大量信息。所以,我们对导入文件中表达量为0的基因,自动赋予其一个极小值(0.001),以避免第一个时间点表达量为0的基因被过滤。

6. 软件引用

如果您在数据处理过程中,使用了OmicShare Tools完成了分析或在OmicShare Forum得到了有价值的帮助,我们期望您在论文发表时,在方法学部分或致谢部分引用或提及OmicShare平台。例如:XXXX analysis was performed using the OmicShare tools,a free online platform for data analysis (http://www.omicshare.com/tools)。这样便于更多的同行了解和分享OmicShare平台。

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