用实验或科研数据生成 森林图生成器
使用森林图生成器处理 CSV 或 Excel 数据,适用于比值比 meta 分析、风险比(随机对照试验)等场景。Python 生成首版图表,可在 SciVis 中继续调整标注、样式与导出。
将数据文件拖拽到此处,或点击上传
CSV, TSV, TXT, Excel · 最大 5MB
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示例当前预览使用所选示例数据。可用 Python 重新生成,或上传自己的数据创建新图表。
打开示例可查看图表、下载对应 CSV,或把同一份数据载入上方生成器。
森林图生成器把结构化科研数据转换为该图表最适合表达的统计关系,可用于比值比 meta 分析、风险比(随机对照试验)及相近分析。Python 负责生成可复现的首版图表,SciVis 用于后续视觉调整。
选择示例,或上传一个 CSV、TSV、TXT、XLSX、XLS 文件;检查识别到的列,生成图表,再进入 SciVis 继续编辑。Excel 仅读取第一个工作表。
当数据列和研究问题符合该图的统计结构时使用森林图生成器;当重点是另一种比较关系时选择漏斗图生成器。分开使用两类图表,可避免把数据套入不恰当的视觉编码。
页面附带的 CSV 展示了推荐结构,代表性字段为 study, effect, ci_lower, ci_upper, weight_percent, subgroup;只要字段含义一致,也可以使用其他列名。
需要表达森林图生成器专门编码的统计关系时选择它;若另一种比较更符合研究问题,则选择漏斗图生成器。
可以。用 森林图生成器 生成后打开 SciVis,即可修改标签、配色、标注、版式和其他视觉设置。
可以。森林图生成器 面向清晰、适合发表的科学图表;投稿前仍应核对数据和目标期刊要求。
可以。森林图生成器 图在 SciVis 中编辑完成后,可按论文、海报、幻灯片和报告的用途导出。
不需要。森林图生成器 通过引导式上传流程生成初稿,后续用 SciVis 的可视化控件完成细化。