☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持，以便保證培訓后的繼續消化；
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
      ☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升您的職業資質。

• 分析可行安全的非參數方法中受益的生態數據或任何其他數據
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• PRIMER V7提供了廣泛的單變量，圖形和多變量例程從社區生態學分析物種逐樣本數據的數組。數據通常豐度，生物量，%面積（或線）的覆蓋，存在/不存在等。并在環境影響的生物監測和更基礎的生態研究中出現。還照顧物理值和化學寧都的矩陣，其本身或生物組合數據并行分析，例如，以檢查生物變化與物理化學條件的共同變化。
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• 盡管對于生物組合數據分析要求是一個原理焦點，所述包裝是同樣適用，其是多變量或可被視為這樣的其他數據結構。
• 該統一特征是，所有的數據集可以是根據他們的組合，生物標記套件，粒度分布，生長曲線的形狀等，將每個樣本對的形式簡化為適當的三角矩陣，然后聚類和排序幾首能夠顯示樣本之間的關系，和排列測試用于檢驗假設。
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• 輕松操作數據和結果
• PRIMER工作區（*.pwk）
  
• 在單個交互式和直觀的圖形Windows環境中同時處理多個數據集，圖形和輸出文件。
• 使用樹狀導航窗格輕松跟蹤所有工作
• 輸入/輸出來自Excel , .csv , .txt或3列格式的數據
• 在屏幕上查看和更改繪圖和圖形的顏色，字體，外觀和感覺
• 復制 / 打印 / 導出結果為.jpg , .emf , .tif , .gif , .png , .bmp , .rtf文件
• 指定分析的能力和靈活性
• 確定樣本或變量的重要子集
• 定義測試和顯示的組結構
• 處理相對較大的數據集（僅限于可用的Windows內存）
• 合并或CIA分指定條件的數據
• 釋放內置向導的省時功能，用于矩陣顯示和核心分析
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• 排序
• 用于可視化數據，包括主成分分析（PCA）技術協調，加上非十進制，度量或閾值度量的多維度（NMDS , MMDS , tmMDS）。在二維或三維可視化高維數據。自定義文本，顏色和符號。使用疊加層添加基本信息，例如群集，軌跡，氣泡，圖像，矢量或最小生成樹。
• 使用bootstrapping在MDS圖上顯示置信區域。旋轉，展開，旋轉，動畫，保存和分享您富有洞察力的圖像。
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• 聚類
• 執行分級聚類成樣品基團，具有單，完整，組平均的或柔性的-β鍵選項。
• 創建通表象距離矩陣和情節樹狀圖。自定義，旋轉，放大或打印出來多個頁面來捕獲所有的細節，相似的配置文件（SIMPROF）和相關的排列檢驗鑒定樣品或物種群的一致性，分裂聚類方法可以是不受約束的（UNCTREE），或受環境變量約束，而krCLUSTER執行非均衡版本的k均值聚類。
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• 陰影圖和熱圖
• 使用選擇的灰度或色譜以2d或3d顯示實際值。
• 凸圖案露出自如。樣品和變量可以根據不同的標準，包括梯度，聚類約束或分組進行排序。
• 標簽和讀好易于球蓋和定制。
  
• 非參數測試
• 基于排雷的假設檢驗使用相似性分析（ANOSIM），測試來自不同的時間，位置，試驗處理等多變量樣本組之間的差異。PRIMER的算法現在支持這些完全非參數測試的大多數三向設計。確定物種主要提供兩組樣品。之間的辨別為系列化，在時間和空間上連續的數據的其它曼特爾型試驗。
• 相關矩陣彼此或識別的，他們一起產生的變量的子集與給定相似度矩陣匹配的“最佳”Mantel類型匹配。
• 置換測試包括可變的選擇步驟，以確保嚴格的統計推斷。
  
• 生物多樣性分析
• 使用分類學，功能和系統發育信息來為生物多樣性評估提供信息。測試范睢使用子采樣算法主名單。
• 計算經典和新穎的多樣指數或單個變量的匯總統計的眾多，具有聚合工具在更高分類級別分析數據，訪問的靈活繪圖功能，廣泛的選擇。各個變量：線，柱狀圖，散射，框，裝置，表面或曲線繪圖員特定生態學的工具是在之間，諸如顯性圖，幾何類情節，或豐度的生長量曲線。