進行RDA（Redundancy Analysis）分析通常包括以下幾個步驟：
數據預處理。首先對原始數據進行清洗、去噪和缺失值填充等預處理工作，以確保數據符合RDA分析的前提要求。
變量選擇。根據研究問題和數據特徵，選擇合適的變量作爲RDA模型的輸入。
RDA模型訓練。將選定的變量輸入RDA模型中，通過計算協方差矩陣、特徵值和特徵向量等方法，將原始數據映射到低維空間中，提取出數據的最重要特徵。
模型驗證。利用交叉驗證等方法驗證RDA模型的準確性和魯棒性，並優化模型參數以提高其泛化能力。
數據分析。對降維後的數據進行可視化、聚類、分類等分析，探索數據的內在結構，挖掘隱藏的規律和信息，爲決策和應用提供依據。
選擇RDA或CCA模型。根據Species Table數據做DCA（Detrended Correspondence Analysis）分析，根據Axis lengths的大小決定使用RDA、CCA（Canonical Correspondence Analysis）或兩者均可。
環境因子與樣本羣落分佈差異分析。利用bioenv函數計算環境因子與樣本羣落分佈差異的Pearson相關係數，通過該相關係數篩選環境因子子集。
CCA或RDA分析。將樣本物種分佈表與環境因子或篩選出的環境因子子集進行CCA或RDA分析。
分析顯著性檢驗。通過permutest分析來判斷CCA或RDA分析的顯著性。
圖表調整與展示。在完成RDA分析後，可以利用圖表調整功能對交互散點圖進行寬高調整、分組設置、物種和因子顯示數量的控制等，以優化圖表的展示效果。
以上步驟涵蓋了從數據準備到模型分析、驗證以及結果展示的整個RDA分析流程。