本次内容以"自然科研全流程"为主线，系统设计从数据清洗、统计分析、经典统计模型（混合效应模型、结构方程模型、Meta分析）到优化算法（最小二乘法、遗传算法、贝叶斯优化、MCMC）、机器学习与深度学习（随机森林、XGBoost、CNN、LSTM），以及基于大模型API的二次开发和科研绘图（柱状图、热图、森林图、三元图等）。通过30余个真实案例，结合R、Python代码与提示词工程，手把手带您实现从原始数据到高水平科研成果的完整闭环。
第一章 开启自然科学研究新范式
案例1 开启大模型科研新范式
案例2 大模型助力自然科学的经典案例分析
案例3 经典高效的提问模板，提升模型效率
第二章 数据清洗
案例1 随机生成数据
案例2 读取各种类型的数据
案例3 进行原始数据进行清洗、切片、筛选、整合
案例4 对农业气象数据进行预处理
案例5 对生态数据进行预处理
第三章 统计分析与模型诊断
案例1 对生态环境数据进行正态性检验、方差齐性检验
案例2 进行t检验、F检验和卡方检验
案例3 对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析
第四章 经典统计模型（混合效应模型、结构方程模型、Meta分析）构建
案例1 混合线性模型在生态学中应用
案例2 全球尺度Meta分析、诊断及绘图
案例3 生态环境数据结构方程模型构建
第五章 优化算法
案例1 最小二乘法对光合作用模型参数优化
案例2 遗传算法、差分进化算法对光合作用模型参数优化
案例3 贝叶斯定理和贝叶斯优化算法对机理模型参数优化
案例4 蒙特拉罗马尔科夫链MCMC对动力学模型进行参数优化
第六章 机器学习
案例1 回归模型（多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等）
案例2 分类模型（支持向量机、XGBoost等）
案例3 构建降维模型
案例4 构建聚类模型
案例5 卷积神经网络进行图像识别
案例6 LSTM模型进行气象环境时序预测
第七章 数据可视化
案例1 大模型科研绘图指定全集
案例2 使用大模型指令绘制柱状图（误差线）、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图
案例3 对图形进行修改
案例4 对任务一类科研绘图的制作流程
第八章 时空大数据分析
案例1 矢量、栅格等时空大数据进行处理
案例2 处理NASA气象多时相NC数据
案例3 绘制全球植被类型分布图
案例4 栅格数据并绘制全球植被生物量图
案例5 遥感数据并进行时间序列分析
案例6 使用不同插值方法对气象数据进行空间插值
案例7 机器学习聚类分析及气候空间分区
案例8 构建机器学习模型进行大尺度空间预测
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