BIOVIA Insight
Application web dédiée à l'analyse des données scientifiques et à la collaboration
Mieux comprendre vos données
BIOVIA Insight permet aux utilisateurs de collecter, de visualiser et d'analyser des données de recherche. BIOVIA Insight favorise également la collaboration dans toute l'entreprise et entre les partenaires en réseau, ce qui facilite la prise de décisions rapides et éclairées au niveau de l'équipe sur les modalités de passage des projets à l'étape suivante. BIOVIA Insight for Excel est un complément de Microsoft Excel qui offre des fonctionnalités d'analyse des données scientifiques dans l'environnement familier du tableur Excel.
Avantages de l'analyse des données scientifiques à l'aide de BIOVIA Insight :
- Recherchez et importez des données rapidement et facilement. Accédez à des données provenant de plusieurs sources dans différents formats.
- Parcourez et visualisez les données en détail. Consultez les données en temps réel, par rapport à la base de données source ou aux extraits de l'équipe du projet, en utilisant les mêmes formulaires de navigation personnalisables.
- Filtrez et combinez les données. Affinez les données récupérées par filtrage et/ou complétez-les par d'autres éléments provenant des mêmes sources, en veillant à ce que les données correctes soient toujours disponibles.
- Visualisez les données comme vous le souhaitez. Utilisez le format de votre choix pour afficher les données (tableaux, formulaires, graphiques ou autres formats personnalisés) à l'aide de simples fonctionnalités de glisser-déposer.
- Exécutez des analyses et des calculs étendus. Appliquez directement des analyses avancées à vos données et visualisez rapidement les résultats.
- Collaborez de manière totalement fluide. Créez un espace de travail destiné à votre équipe, au sein duquel chacun peut contribuer à la collecte de données, à l'analyse et à la prise de décision.
- Appropriez-vous l'outil. Personnalisez vos workflows et vos préférences en travaillant dans une interface Web intuitive. Intégrez des protocoles BIOVIA Pipeline Pilot afin de spécifier les calculs scientifiques, ainsi que les modes de visualisation, d'exportation et de création de rapports de données à utiliser pour répondre aux besoins et à l'expertise de votre entreprise.
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FAQ sur les méthodes et les outils d'analyse des données scientifiques
En science des données, un logiciel d'analyse vise à extraire des informations pertinentes à partir d'ensembles de données vastes et complexes à l'aide de méthodes statistiques, d'algorithmes et de techniques de modélisation. Il combine des éléments issus de diverses disciplines (statistiques, science informatique et connaissances du domaine concerné) pour analyser et interpréter les données, et permettre la prise de décisions éclairées dans différentes spécialités.
Les fonctionnalités clés qu'une plate-forme d'analyse des données scientifiques doit proposer incluent la capacité à gérer de grands ensembles de données, l'intégration à d'autres outils et bases de données scientifiques, des options avancées de visualisation et de puissantes fonctionnalités statistiques et analytiques. En outre, la personnalisation, les fonctionnalités de collaboration et la sécurité des données jouent un rôle important pour garantir une recherche scientifique sur mesure et sûre.
La visualisation des données joue un rôle essentiel dans l'analyse des données scientifiques en transformant des ensembles de données complexes en représentations graphiques, qui facilitent l'identification des schémas, des tendances et des aberrations. Une visualisation efficace permet aux scientifiques d'interpréter rapidement les résultats, de communiquer les conclusions et de prendre des décisions basées sur les données.
Un analyste de données scientifiques collecte, traite et analyse des données scientifiques afin d'en déduire des informations et de soutenir les objectifs définis en matière de recherche. Il fait appel à des méthodes statistiques, des outils logiciels et des connaissances du domaine pour interpréter les données, générer des rapports et orienter les expériences ou les études scientifiques.
Les principales étapes impliquées dans une analyse statistique sont les suivantes :
- Collecte des données : recueil des données pertinentes à partir d'expériences, d'études ou de bases de données existantes afin de s'assurer de disposer des informations nécessaires pour l'analyse.
- Préparation des données : nettoyage et organisation des données, résolution des valeurs manquantes et vérification du format pour l'analyse.
- Choix de la méthode statistique : sélection des tests ou des techniques statistiques appropriés en fonction du type de données et des questions de recherche auxquelles vous souhaitez répondre.
- Analyse des données : application des méthodes statistiques choisies aux données afin d'identifier les tendances, les relations ou les différences.
- Interprétation des résultats : analyse des résultats des tests statistiques afin de tirer des conclusions, d'établir des pronostics ou d'éclairer des décisions.
- Génération de rapports et visualisations : présentation des résultats de manière claire et compréhensible, en utilisant souvent des diagrammes, des graphiques et des tableaux pour transmettre les principales conclusions.
| Caractéristiques | Science des données | Analyse des données |
| Périmètre | Couvre un éventail d'activités plus large, notamment la collecte, le nettoyage, la modélisation et l'interprétation des données pour découvrir des informations. | Est axée spécifiquement sur l'analyse des données existantes en vue d'extraire des informations exploitables et de résoudre des problèmes spécifiques. |
| Objectif | Vise à découvrir des relations, des tendances et des schémas inédits en explorant les données et en réalisant des expérimentations. | Vise à répondre à des questions spécifiques et à soutenir la prise de décision en s'appuyant sur l'analyse des données historiques. |
| Techniques utilisées | Utilise des techniques de pointe telles que le machine learning, la modélisation prédictive et l'intelligence artificielle. | Utilise principalement les analyses statistique et descriptive, et l'exploration de données. |
| Compétences requises | Nécessite une expertise en mathématiques, en programmation, en machine learning et en connaissance du domaine cible. | Nécessite la maîtrise de l'analyse statistique et de l'interprétation des données, et une bonne connaissance des outils de visualisation des données. |
| Résultat | Génère des modèles prédictifs, des algorithmes et des outils pouvant servir dans de futures prises de décision basées sur les données. | Génère des rapports, des tableaux de bord et des visualisations destinés à fournir des informations sur les performances passées et présentes. |
| Outils | Les outils Python, R, TensorFlow et Apache Spark sont les plus courants. | Les outils Excel, SQL, Tableau et Power BI sont les plus courants. |
| Priorité aux données | Exploite des données structurées et non structurées, souvent en grandes quantités (Big Data). | Est généralement axée sur des données structurées qui sont déjà organisées et prêtes pour l'analyse. |
| Processus | Implique le cycle de vie complet des données, comprenant des tests d'hypothèse et le développement de modèles. | Implique l'exécution de requêtes et d'analyses sur des ensembles de données existants pour identifier des réponses ou des tendances spécifiques. |
| Application dans l'industrie | Utilisée dans des domaines nécessitant le recours à l'analyse prédictive, au machine learning et à l'IA tels que la finance, la santé et la technologie. | Utilisée dans des industries axées sur la veille stratégique (BI), le suivi des performances et les améliorations opérationnelles. |
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