BIOVIA Insight
Una aplicación basada en la web para el análisis científico de datos y la colaboración
Obtenga información de sus datos
BIOVIA Insight permite a los usuarios recopilar, visualizar y analizar datos de investigación. BIOVIA Insight también ayuda a los usuarios a colaborar sin problemas en toda la empresa y con sus socios conectados en red para tomar decisiones rápidas e informadas como equipo acerca de cómo llevar los proyectos de investigación al siguiente nivel. BIOVIA Insight for Excel es un complemento de Microsoft Excel que proporciona funcionalidades para el análisis de datos científicos dentro del familiar entorno de las hojas de cálculo de Excel.
Ventajas del análisis de datos científicos con BIOVIA Insight:
- Buscar e importar datos de forma rápida y sencilla. Acceda a datos de varias fuentes en diferentes formatos.
- Examinar y visualizar los datos en detalle. Examine los datos en tiempo real, comparándolos con la base de datos de origen o los extractos del equipo del proyecto, utilizando los mismos formularios de exploración definidos por el usuario.
- Filtrar y combinar los datos. Perfeccione los datos recuperados filtrando y/o complementándolos con datos adicionales de las mismas fuentes, asegurándose así de que los datos correctos estén siempre disponibles.
- Visualizar los datos a su manera. Elija el formato que prefiera para ver los datos desde tablas a formularios, gráficos u otros formatos personalizados mediante sencillas funcionalidades de arrastrar y soltar.
- Ejecutar cálculos y análisis exhaustivos. Aplique análisis de datos avanzados directamente a sus datos y visualice los resultados rápidamente.
- Colaborar sin interrupciones. Cree un espacio de trabajo para su equipo en el que todos puedan contribuir a la recopilación de datos, el análisis y la toma de decisiones.
- Personalización. Trabajando con la interfaz web intuitiva, personalice sus flujos de trabajo y preferencias. Integre los protocolos de BIOVIA Pipeline Pilot para proporcionar cálculos científicos específicos, formas de visualizar, exportar y elaborar informes de los datos para satisfacer las necesidades y la experiencia de su organización.
Descubra más sobre el análisis de datos científicos y la colaboración
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El mundo los análisis de datos y la visualización está cambiando. Descubra cómo mantenerse un paso por delante con BIOVIA.
Preguntas frecuentes sobre métodos y herramientas de análisis de datos científicos
El software de análisis de ciencia de datos implica extraer información significativa de conjuntos de datos grandes y complejos mediante métodos estadísticos, algoritmos y técnicas de modelado de datos. Combina elementos de estadística, informática y conocimiento del área para analizar e interpretar los datos, impulsando la toma de decisiones informada en diversos campos.
Entre las características principales que se deben buscar en una plataforma de análisis de datos científicos se incluyen la capacidad de gestionar grandes conjuntos de datos, la integración con otras herramientas y bases de datos científicas, opciones avanzadas de visualización de datos y sólidas funcionalidades estadísticas y analíticas. Además, la personalización, las funciones de colaboración y la seguridad de los datos son importantes para una investigación científica personalizada y segura.
La visualización de datos desempeña un papel fundamental en el análisis científico de datos al transformar conjuntos de datos complejos en representaciones gráficas, lo que facilita la identificación de patrones, tendencias y valores atípicos. Una visualización eficaz ayuda a los científicos a interpretar rápidamente los resultados, a comunicar los hallazgos y a tomar decisiones basadas en datos.
Un analista de datos científicos recopila, procesa y analiza datos científicos para obtener información y respaldar los objetivos de la investigación. Utilizan métodos estadísticos, herramientas de software y conocimientos del área para interpretar los datos, elaborar informes y ayudar a conducir los experimentos o estudios científicos.
Los principales pasos implicados en la realización de análisis estadísticos incluyen:
- Recopilación de datos: reunir datos relevantes de experimentos, encuestas o bases de datos existentes para garantizar que dispone de la información necesaria para el análisis.
- Preparación de datos: limpiar y organizar los datos, tratando los valores que falten y garantizando que los datos estén en el formato correcto para su análisis.
- Elegir el método estadístico: seleccionar las técnicas o pruebas estadísticas adecuadas en función del tipo de datos y de las preguntas de investigación que desea responder.
- Análisis de datos: aplicar los métodos estadísticos elegidos a los datos para identificar tendencias, relaciones o diferencias.
- Interpretación de los resultados: analizar el resultado de las pruebas estadísticas para sacar conclusiones, hacer predicciones o una toma de decisiones informada.
- Informes y visualización: presentar los resultados de una manera clara y comprensible, a menudo utilizando tablas, gráficos y tablas para transmitir los principales resultados.
| Aspecto | Ciencia de datos | Análisis de datos |
| Alcance | Abarca una gama más amplia de actividades, incluidas la recopilación, limpieza, modelado e interpretación de datos para descubrir información. | Se centra específicamente en el análisis de los datos existentes para extraer información procesable y resolver problemas específicos. |
| Objetivo | Su objetivo es descubrir nuevos patrones, relaciones y tendencias mediante la exploración y la experimentación con los datos. | Su objetivo es responder a preguntas específicas y respaldar la toma de decisiones basada en el análisis de datos históricos. |
| Técnicas utilizadas | Utiliza técnicas avanzadas como el aprendizaje automático, el modelado predictivo y la inteligencia artificial. | Utiliza principalmente análisis estadísticos, minería de datos y análisis descriptivos. |
| Conjunto de habilidades necesarias | Requiere experiencia y conocimientos en matemáticas, programación, aprendizaje automático y conocimiento del área. | Requiere dominar los análisis estadísticos, la interpretación de datos y estar familiarizado con las herramientas de visualización de datos. |
| Resultado | Produce modelos predictivos, algoritmos y herramientas que se pueden utilizar para la futura toma de decisiones basada en datos. | Genera informes, paneles y visualizaciones para proporcionar información sobre el rendimiento pasado y actual. |
| Herramientas | Entre las herramientas comunes se incluyen Python, R, TensorFlow y Apache Spark. | Entre las herramientas comunes se incluyen Excel, SQL, Tableau y Power BI. |
| Enfoque de datos | Funciona con datos estructurados y no estructurados, a menudo en grandes volúmenes (Big Data). | Normalmente se centra en datos estructurados que ya están organizados y listos para su análisis. |
| Proceso | Implica un ciclo de vida completo de los datos, que incluye la prueba de hipótesis y el desarrollo de modelos. | Implica consultar y analizar conjuntos de datos existentes para encontrar respuestas o tendencias específicas |
| Aplicación industrial | Se utiliza en campos que requieren análisis predictivos, aprendizaje automático e IA, como finanzas, sanidad y tecnología. | Se aplica en sectores centrados en la inteligencia empresarial, el seguimiento del rendimiento y las mejoras operativas. |
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