スペクトルまたはクロマトグラフィーデータによる製品の品質または方向性の評価膨大な量の乱雑なデータに基づいて化学プロセスや製品に関する意思決定を行う責任を負っていますか？サンプル、インラインまたはオフラインの実験装置から、複数の形式でデータを受信していますか？化学システムで行われた測定値を、システムの状態または特性と関連付ける必要がありますか？化学特性に基づいて、消費者向け製品や食品の品質を保証、向上、または適合させる必要があるチームの化学分析者ですか？混合物のスペクトルを理解し、結論を導き出すことを求められていますか？
このセッションでは、グルテンとデンプン粉末の混合物の近赤外線透過分析のケーススタディを使用して、次の方法を説明します。
- 複数のファイルタイプをインポートします。
- 新しいデータに適用できる方法で、データをインタラクティブにクリーンアップして前処理します。
- データを調査して、可能性のあるパターンを見つけ出します。
- 製品またはプロセスの目標を満たす予測モデルを構築、解釈、比較、選択します。
推奨される前提条件:
- スペクトル データの入力と応答に関する知識。
- 予測モデルの構築経験が多少ある。
高度な統計モデリング
