BIOVIA Insight
Eine Webanwendung für wissenschaftliche Datenanalyse und Zusammenarbeit
Einblick in Ihre Daten erhalten
Mit BIOVIA Insight können Benutzer Forschungsdaten erfassen, visualisieren und analysieren. BIOVIA Insight unterstützt Benutzer außerdem bei der nahtlosen Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen und zwischen vernetzten Partnern, um als Team schnelle, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie Forschungsprojekte auf die nächste Stufe gebracht werden können. BIOVIA Insight for Excel ist ein Add-in zu Microsoft Excel, das Funktionen für die wissenschaftliche Datenanalyse innerhalb der vertrauten Excel-Tabellenumgebung bietet.
Vorteile der wissenschaftlichen Datenanalyse mit BIOVIA Insight:
- Schnelles und einfaches Suchen und Importieren von Daten. Zugreifen auf Daten aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Formaten.
- Durchsuchen und Visualisieren von Daten im Detail. Durchsuchen von Daten in Echtzeit anhand der Quelldatenbank oder Projektteam-Extrakte und Verwenden derselben benutzerdefinierbaren Suchformulare.
- Filtern und Kombinieren von Daten. Verfeinern abgerufener Daten durch Filtern oder Ergänzung durch zusätzliche Daten aus denselben Quellen und so sicherstellen, dass immer die richtigen Daten verfügbar sind.
- Visualisieren von Daten nach Ihren Möglichkeiten. Wählen Sie das Format aus, in dem Sie Ihre Daten über Tabellen, Formulare, Diagramme oder andere benutzerdefinierte Formate mithilfe einfacher Drag-and-Drop-Funktionen anzeigen lassen möchten.
- Ausführen umfangreicher Berechnungen und Analysen. Anwenden erweiterter Datenanalysen direkt auf Ihre Daten und schnelles Visualisieren der Ergebnisse.
- Nahtlose Zusammenarbeit. Erstellen eines Arbeitsbereichs für Ihr Team, in dem jeder zur Datenerfassung, Analyse und Entscheidungsfindung beitragen kann.
- Machen Sie es zu Ihrer Sache. Mit einer intuitiven Weboberfläche arbeiten und Ihre Arbeitsabläufe und Voreinstellungen anpassen. Integrieren Sie BIOVIA Pipeline Pilot Protokolle, um spezifische wissenschaftliche Berechnungen sowie Möglichkeiten zur Visualisierung, zum Export und zur Berichterstellung für die Anforderungen und das Fachwissen Ihres Unternehmens bereitzustellen.
Mehr erfahren über wissenschaftliche Datenanalyse und Zusammenarbeit
Beginnen Sie Ihre Reise
Die Welt der Datenanalyse und Visualisierung verändert sich. Erfahren Sie, wie Sie mit BIOVIA immer einen Schritt voraus bleiben können.
Häufig gestellte Fragen zu wissenschaftlichen Datenanalysemethoden und -Tools
Software zur Analyse wissenschaftlicher Daten beinhaltet die Extraktion aussagekräftiger Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen unter Verwendung statistischer Methoden, Algorithmen und Datenmodellierungstechniken. Sie kombiniert Elemente aus Statistiken, Computerwissenschaft und Fachwissen, um Daten zu analysieren und zu interpretieren und so fundierte Entscheidungen in verschiedenen Bereichen zu treffen.
Zu den wichtigsten Funktionen, auf die Sie bei der Suche nach einer Umgebung für wissenschaftliche Datenanalysen achten sollten, gehören die Verarbeitung großer Datensätze, die Integration mit anderen wissenschaftlichen Tools und Datenbanken, erweiterte Datenvisualisierungs-Optionen und robuste statistische und analytische Funktionen. Darüber hinaus sind individuelle Anpassungen, Funktionen für die Zusammenarbeit und Datensicherheit für die maßgeschneiderte und sichere wissenschaftliche Forschung wichtig.
Die Datenvisualisierung spielt eine wichtige Rolle bei der wissenschaftlichen Datenanalyse, indem komplexe Datensätze in grafische Darstellungen umgewandelt werden, wodurch Muster, Trends und Ausreißer leichter zu erkennen sind. Eine effektive Visualisierung hilft Wissenschaftlern, Ergebnisse schnell zu interpretieren, Ergebnisse zu kommunizieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Ein wissenschaftlicher Datenanalyst sammelt, verarbeitet und analysiert wissenschaftliche Daten, um Erkenntnisse abzuleiten und Forschungsziele zu unterstützen. Er verwendet statistische Methoden, Softwaretools und Fachkenntnisse, um Daten zu interpretieren, Berichte zu erstellen und wissenschaftliche Experimente oder Studien zu leiten.
Die wichtigsten Schritte bei der Durchführung der statistischen Analyse sind:
- Datenerhebung: Sammeln relevanter Daten aus Experimenten, Umfragen oder vorhandenen Datenbanken, um sicherzustellen, dass Sie über die erforderlichen Informationen für die Analyse verfügen.
- Datenvorbereitung: Bereinigen und Organisieren der Daten, Adressieren fehlender Werte und Sicherstellen, dass die Daten im richtigen Format für die Analyse vorliegen.
- Auswahl der statistischen Methode: Auswahl der geeigneten statistischen Methoden oder Tests auf der Grundlage der Art der Daten und der Forschungsfragen, die Sie beantworten möchten.
- Datenanalyse: Anwendung der ausgewählten statistischen Methoden auf die Daten, um Trends, Beziehungen oder Unterschiede zu identifizieren.
- Interpretation der Ergebnisse: Analyse der Ergebnisse der statistischen Tests, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
- Berichterstellung und Visualisierung: Präsentation der Ergebnisse auf klare und verständliche Weise und Einsetzen von Diagrammen, Grafiken und Tabellen, um wichtige Erkenntnisse vermitteln.
| Aspekt | Datenwissenschaft | Datenanalyse |
| Umfang | Umfasst ein breiteres Spektrum an Aktivitäten, einschließlich Datenerfassung, Bereinigung, Modellierung und Interpretation, um Erkenntnisse zu gewinnen. | Konzentriert sich speziell auf die Analyse vorhandener Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und spezifische Probleme zu lösen. |
| Zielsetzung | Ziel ist es, neue Muster, Beziehungen und Trends zu erkennen, indem Daten untersucht und experimentell verarbeitet werden. | Zielt darauf ab, spezifische Fragen zu beantworten und die Entscheidungsfindung auf der Grundlage historischer Datenanalysen zu unterstützen. |
| Verwendete Techniken | Nutzt fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen, Vorhersagemodelle und künstliche Intelligenz. | Verwendet in erster Linie statistische Analysen, Data Mining und deskriptive Analysen. |
| Erforderliche Fähigkeiten | Erfordert Fachkenntnisse in Mathematik, Programmierung, maschinellem Lernen und Domänenkenntnisse. | Erfordert Kenntnisse in der statistischen Analyse, Dateninterpretation und Vertrautheit mit Datenvisualisierungstools. |
| Ergebnis | Erstellung von Vorhersagemodellen, Algorithmen und Tools, die für zukünftige datengestützte Entscheidungen verwendet werden können. | Erstellt Berichte, Dashboards und Visualisierungen, um Einblicke in vergangene und aktuelle Performance zu liefern. |
| Tools | Zu den gängigen Tools gehören Python, R, TensorFlow und Apache Spark. | Zu den gängigen Tools gehören Excel, SQL, Tableau und Power BI. |
| Datenschwerpunkt | Funktioniert sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten, oft in großen Mengen (Big Data). | Konzentriert sich in der Regel auf strukturierte Daten, die bereits organisiert und für die Analyse bereit sind. |
| Prozess | Umfasst einen vollständigen Datenlebenszyklus, einschließlich Hypothesentests und Modellentwicklung. | Umfasst die Abfrage und Analyse vorhandener Datensätze, um spezifische Antworten oder Trends zu finden |
| Branchenanwendungen | Wird in Bereichen verwendet, die vorausschauende Analysen, maschinelles Lernen und KI erfordern, wie Finanzen, Gesundheitswesen und Technik. | Wird in Branchen angewendet, die sich auf Business Intelligence, Leistungsverfolgung und operative Verbesserungen konzentrieren. |
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