通过滑动窗口（如N=50、100、200）计算频次曲线与移动平均，观察趋势的平滑变化，并对异常点进行标注。我们鼓励用户在不同窗口间进行交叉验证，避免因过短窗口带来的波动噪声或因过长窗口导致的滞后。

借助直方图、核密度估计与分位数箱线图，描述频次在不同阶段的离散与集中情况。我们额外提供偏度与峰度指标，帮助用户判断分布是否相对均衡或存在尾部拉伸现象。

相关性并不意味着因果性。我们将以皮尔逊与斯皮尔曼相关作为参考，识别变量间的线性或秩相关迹象，并提供热力矩阵帮助你快速定位关联度较高的组合。但请仅将其视为“关系提示”，而非决定性结论。

使用自相关函数（ACF）观察周期性或滞后特征，并结合滚动窗口的波动率（如标准差、变异系数）评估阶段节奏。需要强调的是，节奏存在不稳定性，因此我们提供置信区间与阈值提示，辅助稳健解读。