تجزیه و تحلیل داده های چند متغیره اشاره به هر روش آماری مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده هایی با بیش از یک متغیر می باشد. این علم واقعیتی را مدل می کند که در آن هر وضعیت، محصول یا تصمیم شامل بیش از یک متغیر واحد می شود. جهان چند متغیره است.

روش های تجزیه و تحلیل چند متغیره به طور معمول برای موارد زیر به کار می رود:

  • تحقیقات مصرف کننده و بازار
  • کنترل کیفیت و تضمین کیفیت در طیف وسیعی از صنایع مانند غذا و نوشیدنی، رنگ، دارو، مواد شیمیایی، انرژی، مخابرات، و غیره
  • بهینه سازی فرآیند و کنترل فرآیند
  • تحقیق و توسعه

اصول و برنامه های کاربردی:

تجزیه و تحلیل مولفه اصلی (PCA)

رگرسیون چند متغیره: رگرسیون خطی چندگانه (MLR)، رگرسیون مولفه اصلی (PCR)، حداقل مربعات جزئی (PLS)

جمع آوری داده های مرتبط

گام به گام مدل سازی چند متغیره

پیش پردازش و مقیاس سازی

تشخیص و نحوه برخورد با داده های پرت (Outlier)

کالیبراسیون، اعتبار سنجی

پیش بینی

روش های مختلف اعتبار سنجی

قواعد اساسی برای تجزیه و تحلیل موفق داده ها

چه کسانی می تواننددر این برنامه شرکت کنند؟

دوره ها برای افراد طراحی شده اند:

کسانی که در قسمت ارزیابی تقاضای مصرف کننده، تحقیق و توسعه، توسعه محصول، بهینه سازی فرآیند، کنترل کیفیت و پایش آن مشارکت دارند و همچنین کسانی که با ابزارهای کروماتوگرافی (LC، CE، GC، HPLC)، ابزارهای اسپکتروسکوپی (NIR، FTIR، UV، UV / VIS، NMR، DAS، Raman، Spectroscopy Mass)، داده های قسمت تولید و داده های حسگرها، تحقیق و توسعه، کنترل کیفیت و داده های فرایند سرو کاردارند.