複雑な多数の情報から香り変化の主要因成分を解析します
当社では、データの統計解析により、分析結果を製品の特性に繋がる 価値の高い情報に導きます。 評価事例(香りの変化要因の解析)として、香水を100℃で加熱し、 13時点(0,2,3,4,6,8,9,14,16,18,20,22,24時間)で、香りの官能評価、 有機成分の定量分析(GC-FID)、定性分析(GC-MS)を実施。 主成分分析により、複雑な多数の情報から香り変化の主要因成分を 解析できました。 【Principal Component Analysis（主成分分析）例】 ■計2,548データ(13試料×196ピークの定量値)を解析し二次元化 ■二次元の軸(PC1vsPC2)が示す意味(香りとの相関)を解釈 ■軸形成に影響している成分を寄与率プロット(非掲載)で探索 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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企業情報
当社は、国内最大規模の総合分析会社としてお客さまのニーズにきめ細かく お応えし、さまざまな問題解決に取り組む頭脳集団です。 地球環境に関わる問題にも、分析からアセスメントまで幅広い活動を展開。 「お客さまの機密厳守」を基本に、イノベイティブな姿勢、科学的な思考、 データの品質保証、そして「お客さまの満足」というビジネスコンセプトのもとに、 優れた機動力をフルに発揮して社会の未来に貢献しています。