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3000を超えるパーツを繋げるだけ！新規材料開発時の候補絞り込みに好適 機械学習機能付きなので、多種多様な業務改善に有効!
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。新規材料開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
様々なビッグデータを有効活用することを可能にする”最強ツール” プログラミングのスキルに関係なく、機械学習など実施可能
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。新規材料開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
様々なビッグデータを有効活用することを可能にする”最強ツール” プログラミングのスキルに関係なく、機械学習など実施可能
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。新規材料開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
3000を超えるパーツを繋げるだけ！新規材料開発時の候補絞り込みに好適 機械学習機能付きなので、多種多様な業務改善に有効!
PipelinePilotはデータの前処理から分析、グラフ作成などの見える化といったデータ分析に関する全ての作業を一つの製品上で実施可能なソフトウェアです。 ・「実験結果」データは沢山あるが、どの様に分析していいかわからないが活用したい ・「実験結果」から機械学習を利用して傾向などを見たい などなど 新規開発時の候補絞り込みや複雑で関係性が見えないデータの相関関係を見出す用途にご利用できます。 【特長】 ◆プログラミングの知識無くても簡単にデータ処理フローを作成 ◆大規模データを取り扱う場合、ネックとなるデータの前処理が簡単 ◆化学系、創薬系メーカーでの導入実績が多数 ※詳しくはお問い合わせください。
社会学研究におけるデータ分析を強力にサポート
社会学の研究では、量的・質的データ (集計値) を分析し、社会現象を客観的に評価することが重要です。複雑なデータを可視化し、統計的な分析を行うことで、研究の質を高める必要があります。KaleidaGraphは、社会学研究者がデータ分析を行う上で、グラフ作成とデータ解析を容易にし、研究の効率化を支援します。 【活用シーン】 ・社会調査データの分析 ・アンケート結果の可視化 ・統計データのグラフ化 ・論文作成におけるデータ分析 【導入の効果】 ・データの可視化による分析の効率化 ・多様なグラフ形式による表現力の向上 ・統計解析機能によるデータ解釈の深化 ・研究成果の客観的な提示
