基础功能简介#
在本章节中，我们将分别介绍例如数据处理、图表绘制、非房室分析等软件基础功能的使用方法。
各个分析功能的详细使用方法可见：
数据切分#
根据索引将数据切分为若干个新数据，如 图 189 所示。
图 189 数据切分功能示意图#
长表转置#
根据索引将长表转置为宽表，如 图 190 所示。
图 190 长表转置功能示意图#
宽表转置#
根据索引将宽表转置为长表，如 图 191 所示。
图 191 宽表转置功能示意图#
BQL 数据处理#
根据自定义的规则处理与替换低于定量下限（below the quantification limit，BQL）的数据，如 图 192 所示。
图 192 BQL 数据处理功能示意图#
数据排序#
根据索引的大小对数据集进行排序，如 图 193 所示。
图 193 数据排序功能示意图#
数据筛选#
根据自定义的规则筛选出符合条件的数据，如 图 194 所示。
图 194 数据排序功能示意图#
数据合并#
合并具有相同索引值的两个数据集，如 图 195 所示。
图 195 数据合并功能示意图#
箱型图#
绘制箱型图，一般可用于表示数据集中各组的分布情况和集中趋势，如 图 196 所示。
图 196 箱型图示意图#
柱状图#
绘制柱状图，一般可用于检视各组数据间的差异大小和变化趋势，如 图 197 所示。
图 197 柱状图示意图#
折线图#
绘制折线图，一般可用于观察数据中因变量与自变量的变化关系，如 图 198 所示。
图 198 折线图示意图#
散点图#
绘制散点图，一般可用于显示数据的集中趋势，如 图 199 所示。
图 199 散点图示意图#
直方图#
绘制直方图，一般可用于表示连续变量的分布情况或频率，如 图 200 所示。
图 200 直方图示意图#
点线图#
绘制点线图，一般可用于观察在同一自变量下两类不同因变量随之的变化情况和互相间的相似程度（例如判断模型预测值与实际观测值是否相符），如 图 201 所示。
图 201 点线图示意图#
非房室分析#
非房室分析是一种基于统计矩原理的药动学数据分析方法，可计算得到药物浓度对于时间的曲线下面积（图 202）、药物半衰期等数据。常用于比较药物间的暴露-反应关系并以此确定给药方案。
图 202 药物浓度-时间曲线下面积示意图#
房室模型分析#
房室模型分析基于房室模型的概念（图 203），使用不同的房室模型对个体药动学数据进行拟合，可计算得到药物清除率、表观分布容积、吸收速率等药代动力学参数。
图 203 静脉给药二室模型示意图#
剂量-暴露比例关系#
使用 Power 模型判断药物暴露参数（例如 AUC，Cmax 等）是否与剂量呈线性关系。
图 204 剂量-暴露比例关系示意图#
PD 模型#
在 PD 模型功能中可使用常见的药效学模型（例如 Emax 模型，图 205）拟合个体药效学数据，获取例如基线效应值、最大效应值等药动学参数。
图 205 Emax 模型示意图#