1、将已有数据上传至平台，数据特点：等离散性：数据应满足平均值等于方差。普通型：低概率性，XX患有癌症。独立性：比如前1小时闯红灯的人多了，第2小时闯红灯人数并不会受影响。平稳性：发生频数的大小，只与单位大小有关系。
2、将各变量拖入相应对应位置，点击开始分析。
3、首先对整体模型有效性进行分析：第一：首先对p值进行分析，如果该值小于0.05，则说明模型有效；反之则说明模型无效；第二：AIC和BIC值用于多次分析骀旬沃啭时的对比；此两值越低越好；如果多次进行分析，可对比此两个值的变化情况，综合说明模型构建的优化过程；
4、紧接着进行Poisson 回归分析：第一：对模型私网褡爸整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式等；第二：逐一分析X对于Y的影响情况；如果X对应的p值小于0.05则说明X会对Y产生影响关系；第三：总结分析结果。
5、最后对模型进行预测。
