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SIMCA软件功能及应用视频教程 普通课程 ]

 

无论是大量数据、批处理数据、时间序列数据还是其他数据,SIMCA软件都可以将数据转换为可视信息,以便进行简单的解释。这使您能够迅速做出决定,并准确地采取措施。无论现在还是将来,SIMCA将会继续满足您的数据分析需求。由于本软件教程较少,为此科学软件网为大家带来22个教学视频,并添加了字幕,本教程完全免费,欢迎大家登录科学软件网观看。

 

内容及介绍如下:

1、SIMCA 17 Calibration Wizard

如何在SIMCA 17中使用新校准向导

 

2、SIMCA 17 Integrated Spectroscopy tools

主要介绍SIMCA 17中光谱学项目和新功能的实现

 

3、SIMCA 17 Miscellaneous Improvements

SIMCA 17中除光谱学之外其他新增功能

 

4、SIMCA 17 Preprocessing Algorithms

SIMCA 17中光谱预处理算法的扩展库

 

5、SIMCA 16 Data Explorer introduction

SIMCA 16新功能--数据浏览器窗格

 

6、SIMCA 16 Dataset merge introduction

SIMCA 16新功能--灵活合并数据集

 

7、SIMCA 16 MOCA introduction

SIMCA 16中新的多块分析技术,MOCA

 

8、SIMCA 16 Score space explorer and Solver introduction

SIMCA 16中Score空间浏览器和多元解算器

 

9、SIMCA 16 Workset wizard introduction

SIMCA 16中的工作集向导

 

10、Analyzing batch process data, a step by step guide

介绍使用SIMCA online系统的优势,功能和未来趋势

 

11、Applying and using advanced analytics models in real-time

主要介绍使用SIMCA on-line 系统可以获得的价值,并了解当前系统功能和未来的趋势。

 

12、Automatic optimization with supervisory process control

如何创建和应用控制过程不同方面所需的高级分析方法

 

13、Centering and Scaling; When and when not

数据分析的预处理阶段涉及许多步骤。事实上,谨慎的预处理可能会在根本没有模型和有用模型之间产生差异。观看本次网络研讨会,了解正确数据预处理的秘密。

 

14、Clustering in advanced data analytics Bottom up_ Top down_ Or both_

聚类分析,或简单的聚类,是将一组观察值(样本、对象、案例、项目……)分配到组(称为聚类)中的任务,以使同一聚类中的观察值在某种意义上比其他聚类中的观测值更相似。

 

15、Data analytics and data integration of complex data

通过本次研讨会,您可以熟悉数据分析的基础知识。了解如何在日常业务活动中使用数据分析。了解数据分析如何从数据中产生价值。

 

16、Design of experiments

了解DOE的基本用途(筛选、优化和稳健性测试),以及这些应用程序如何从您的数据中产生价值。在MODDE软件上进行演示,展示设计生成、模型构建、模型调整和响应等高线图决策的基本步骤。

 

17、Directly from Chemical Structure to Human ADME PK of Drug Candidates and Chemicals

通过本教程,可以了解更多有关PROSILICO方法的信息,该方法基于独特的数据库、多变量数据分析和机器学习。这为动物和体外实验室方法提供了一种成本效益高、精度高的替代方法。

 

18、Discovering the Umetrics Suite - High level summary

介绍Umetrics Suite数据分析解决方案中更多信息。

 

19、D-optimal design – what it is and when to use it

一旦研究人员需要创建非标准设计,D-optimal design就用于筛选和优化。D-optimal design是一种计算机生成的设计,它由从候选集合中选择的最佳实验子集组成。候选集合理论上是可能的和实际可行的实验的集合。

 

20、GOOD vs BAD; What´s the difference

了解OPLS-DA的分析能力。只要可能,强烈建议将判别问题公式化为两类问题。这是因为所得的OPLS-DA模型只能有一个预测分量,这是最佳判别变量的最简单情况。

 

21、Hierarchical modeling for ‘zoom-in_zoom-out’ and multi-block data analytics

多元分析的分层方法极大地提高了我们洞察复杂数据分析问题的能力。

 

22、OPLS in process modeling

在SIMCA中使用OPLS进行过程建模

 

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SIMCA 16 MOCA introduction
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SIMCA 16 Workset wizard introduction
Analyzing batch process data, a step by step guide
Applying and using advanced analytics models in real-time
Automatic optimization with supervisory process control
Centering and Scaling; When and when not
Clustering in advanced data analytics Bottom up_ Top down_ Or both_
Data analytics and data integration of complex data
Design of experiments
Directly from Chemical Structure to Human ADME PK of Drug Candidates and Chemicals
Discovering the Umetrics Suite - High level summary
D-optimal design – what it is and when to use it
GOOD vs BAD; What′s the difference
Hierarchical modeling for ‘zoom-in_zoom-out’ and multi-block data analytics
OPLS in process modeling