[font=宋体][font=宋体][b][i][sup][size=18px]?数据分析计算和建模的自动化处理平台[/size][/sup][/i][/b][size=18px]大神做了一个数据分析计算和建模的自动化处理平台，现在是科研教学应用的开发阶段。后续准备面向市场向各个行业的数据分析去接入。[/size][b][size=24px]数据预处理，时间序列分析[/size][/b][/font][b][size=24px] ,[font=宋体]回归模型，分类模型，降维方法，聚类算法，綜合评价，关联分斫，文本分析，信号分析，深度学习，空间分析，模型评估选择等算法。[img=,690,410]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/05/202305111124286413_397_1620854_3.jpg!w690x410.jpg[/img][/font][/size][/b][/font][b][size=24px][/size][/b][font=Calibri][size=18px] 共罗列了100+的算法。。。。。。。[/size][size=24px][img=,690,111]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/05/202305111122223410_1965_1620854_3.png!w690x111.jpg[/img][/size][font=宋体][size=24px]定好接口，未来领域分析和个性化算法都可以接入。[/size][img=,690,482]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/05/202305111121457799_1212_1620854_3.png!w690x482.jpg[/img][/font][/font]
ACD/Labs 举办谱图分析及数据管理平台讲座, 欢迎免费参加.最近一场在 2014.3.6 (周四) 9:00-12:00 于北京大学医学部逸夫楼103 室详细内容如下:将实验带入信息时代—2014 源资科技全国高校百场巡回讲座活动·北京站随着科学技术和计算机水平的飞速发展，越来越多的实验将借助分子模拟和计算机软件技术。源资科技通过不断地创新信息技术与整合资讯管理，一直为广大科研用户提供最完整的信息化技术解决方案与最先进的信息化科学管理平台。2014 年3-10 月份，源资科技将在全国范围内的各大高校、科研院所等进行巡回讲座，内容涵盖生命科学中的药物设计与数据分析、材料科学中的计算模拟、分析化学中的谱图分析和数据管理等。届时将有工程师介绍专业领域内的前沿进展，并现场解答您科研中遇到的问题。目前北京站活动已经确定，详情如下，欢迎参与。时间：3 月6 日上午9:00-12:00地点：北京市海淀区学院路38 号北京大学医学部逸夫楼103 室方式：现场参与，于3 月5 日前发送回执致support@tri-ibiotech.com.cn 即可费用：无注：1、分析领域的参与者可获得ACD/Labs 公司提供的NMR Process 软件一套；2、药物设计领域的参与者可获得Tripos 公司提供的SYBYL 软件试用版一套；3、如需专场讲座，请与我们联系：周女士，13811582314 或support@tri-ibiotech.com.cn。报告一：谱图分析及数据管理平台时间：9:00-10:00各种化学、生物实验为研究者提供了大量的化合物及谱图数据信息，如核磁、质谱、色谱、红外等，被广泛用来进行化学合成、结构鉴定、药物代谢等研究。面对如此庞大的数据量，如何通过一个综合软件平台读取、分析所有NMR，LC-MS，GC-MS，IR 等谱图？如何对分析结果进行系统的整合及管理？如何管理庞大的历史文件，再次挖掘价值？ACD/Labs 作为世界领先的分析化学和化学信息学解决方案提供者，为未知化合物结构解析、谱图预测和解释、药物代谢分析、色谱方法开发优化、化合物系统命名、成药性评价、知识管理及共享等多方面提供有力工具，广泛应用于检验检疫、食品、药品、环境监测等各个研究领域。本报告将通过大量的经典案例和操作演示，详细阐述如何通过ACD/Labs 平台帮您解决科研中所遇到实际问题，并现场展示如何以最优、最全面的解决方案帮您加快决策制定，提高工作效率，为您的科研旅途保驾护航！报告二：化合物的早期成药性（ADME/Tox）评价时间：10:00-10:40在药物研发的过程中，除了化合物本身的生物活性外，其理化性质、机体吸收、代谢、毒性等一系列性质（ADME/Tox）往往是制约化合物是否能成为药物分子的关键因素。如何对水溶性低、吸收性质不理想、毒性太大等活性化合物进行结构优化？这是新药研发经常碰到的棘手问题。在药物设计阶段，如果能够准确预测化合物分子的类药性质，基于性质进行合理药物设计，将大大提高新药研发的成功率！ACD/Percepta 是ACD/Labs 公司开发的一款ADME/Tox 性质预测与先导物优化软件，目前已得到国内外药物科研单位的广泛使用。ACD/Percepta 凭借其准确的预测结果、丰富的结果参考信息以及简便的可操作性，已得到科研工作者的高度好评！本报告将展示ADME/Tox 性质预测技术在药物研发中的成功案例，与您一起探讨有关化合物成药性的热门问题，分享如何基于药物宏观性质改造微观结构的方法和实践，通过ADME/Tox 预测工具Percepta 指导药物设计、药代、毒理等实验的开展。无论是从事药物合成、药物设计或者药物代谢、毒理研究的人员，相信您一定能从本次讲座中获益！茶歇10:40-11:00报告三：计算机辅助药物设计新概念—SYBYL-X时间：11:00-11:40计算机技术与药物化学的整合，不仅可以快速地发现并改造出结构新颖的药物先导，还可以对药物世界的一切未知进行预测。而如今，药物设计的三大难点：如何发现一个在物理性质、化学性质、生物学性质等方面都表现卓越的先导化合物？如何用最短的时间和最低的成本优化已有的先导化合物结构？如何预测药物的安全性与作用机制？已然成为药物发现研究的瓶颈，这就呼唤着新的药物发现技术的诞生。本报告将展示当前最先进的计算机分子模拟技术，跟您一起探索药物设计的奥秘。除了业内耳熟能详的经典QSAR 技术和驰名中外的分子对接Surflex 技术，这次还会给大家介绍新一代的虚拟筛选技术Topomer 和基于片段的全新药物设计技术Muse。不管您的药物设计课题是多么的复杂，总有一种技术能够帮助您迎刃而解。信息有源，知识无价，您的关注与倾听，是我们最大的收获！源资科技全体工作人员欢迎您的光临！讲座联系人：周女士邮箱：zhoumei@tri-ibiotech.com.cn手机：13811582314 座机：010-62521016-812
什么是大数据分析 ？分析大数据有哪几个方面？
＜试验设计与数据分析＞[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=48601]＜试验设计与数据分析＞[/url]
[作者:佚名 日期：2006-10-20 10:00:00 来源:中国工业报 编辑：一凡 ] 近日，全球最大的广告和传播服务集团WPP麾下的群邑将其全球合作伙伴---美策达公司带入中国，这是这家全球权威数据分析巨头首次入华淘金。而在过去的一年里，众多中国市场调研机构均得到了微软的"订单"，即为微软发展在中国的业务提供建议和参考。微软的这一做法正在被广大的国外软件巨头所接受，很多中国市场调研机构开始成为跨国公司占领中国市场的"外脑"。 有关专家表示，运用先进的统计学技术，准确帮助客户制定最佳的商业决策，提供不同的解决方案及制胜法宝已经成为一种趋势，也标志着中国数据分析时代的来临! 据称，至2007年，全球数据分析应用软件的市场规模将达到48亿美元。IDC（国际数据公司）负责CRM数据分析应用及市场数据分析领域的研究主任鲍勃布林斯坦认为，数据分析应用软件是企业最佳的工具，它能加工原始数据并使其成为企业决策和行动所需要的宝贵信息。与那些数据分析仍旧处于低效率水平的企业相比，采用数据分析软件的企业可以迅速提升管理财务、客户和运营的效率，并获得独特的竞争优势。 至于中国数据分析的未来市场有多大，目前还没有专业的调研机构作出估值。但是，据权威分析机构发布的报告，到2008年左右，全球的知识流程外包业务产值将达到170亿美元，其中10%为数据分析业务，而在中国产生的数据分析业务约为3.4亿美元。 美策达公司全球负责人及经营合伙人白永龙表示，中国市场的发展前景非常可观，很多中国大的银行、航空公司、电信及保险公司都在走向世界、向国际化迈进。 中国分析测试协会秘书长马锡冠透露，2010年中国分析仪器市场规模将比2005年增长2.1至2.5倍，总量将达到35亿~42亿美元。 那么，究竟是什么力量推动着分析产业迅猛前进呢？马锡冠认为，国家用于科研研发经费的大量增长是一个非常重要的原因。据估测，在全部研发经费中，约有50%～70%会用于购买实验仪器与设备，因此，分析仪器市场的规模取决于科研经费的总规模。从这个角度来说，目前分析仪器产业的良好发展态势，是我国加大研发投入、科技水平提高这一良性循环的一个必然结果。 在竞争激烈的中国市场，大量数据充斥着每个公司，但许多企业并没有对这些数据进行有效利用，而这些问题的存在就意味着是商机。目前，中国有越来越多的企业想跟国际接轨，这就要求这些企业必须在许多方面做到国际水准，其中之一就是怎样利用数据帮助企业做出正确的判断。 近两年来，中国本土企业国际化非常明显，所以选择这一时机比较合适。据了解，数据分析公司可以利用先进数据分析帮助客户评估影响商业发展的各种因素，并提供制胜的解决方案，从而帮助企业实现利润的最大化。如数据分析公司可以帮助银行确定应给客户提供什么最有竞争力的服务，确定哪些客户对银行业最有价值，并帮助银行业运行这些数据。 全球一体化发展思路，正在剧烈地影响着中国软件产业的发展。某调研机构称，其正在做一份中国软件行业发展报告，而报告的主要购买方是微软。事实上，在过去的一年时间里，包括计算机世界资讯、赛迪顾问等众多中国市场调研机构均得到了微软的"调研订单"。 据透露，目前外资"调研项目订单"已经成为市场调研公司的主要收入之一，外资软件公司希望从这些报告中找到融入中国软件产业发展的最佳方式。 外资软件公司大力渗透中国，不再简单地使用产品、技术和市场手段，利用资本优势全方位渗透的趋势开始显现。日前，全球信息技术服务和解决方案提供商Unisys公司宣布在上海正式成立了一家主要针对日、韩国及东南亚国家服务的全球外包服务和技术中心。而此前，Unisys已经在印度先期建立了一个针对欧美市场服务的中心。像Unisys这样，将电话服务部门调到中国和印度的企业已经越来越多。这些公司不再按照地域和行政划分分支机构，而是采用在成本和资源最有优势的地区建立相应业务部门。如目前很多软件公司比较流行的做法是，将研发、电话服务等业务设立在中国、印度、菲律宾、马来西亚等国家，而将高端企业战略部门继续保留在美国。
同行的数据分析假的离谱无语
数据分析中，没有办法显示出偏差………各位大神可以帮帮忙吗[img=,690,920]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2018/06/201806200942092316_6632_3292251_3.png[/img]
OKB MFS-11油料光谱仪和MYLAB油液测试数据分析诊断系统联用OKB MFS-11是来自知名的俄罗斯光谱仪器厂商，除了火花光谱，紫外光谱仪等设备外，还为企业工业客户，研究机构等用户提供油料光谱仪，也称油料分析光谱仪，滑油光谱仪，油料原子发射光谱仪，多元素油料发射光谱仪），用于设备润滑系统检测，保障设备可靠稳定运行，为企业管理，节省资源和资金，提供有效手段。MYLAB润滑油液数据分析诊断平台是由一款以现代摩擦学理论和机械润滑理论为基础，结合工业用户设备的实际磨损原理和大量积累的实测数据为依据，为企业用户提供监测关键设备润滑系统运行状况的评估软件系统，是设备预防性维护维修的有效工具。除了可以评估诊断油料光谱仪的磨损金属元素数据外，还可以对油品酸值、水分含量、运动粘度、污染物（颗粒度）、鉄谱等数据诊断分析，从而得到多维度的综合诊断报告，对设备运维提供指导。“设备医院”设备医院是OKB MFS-11油料光谱仪和MYLAB油液测试数据分析诊断系统联用，再结合润滑油理化分析，给设备健康管理提供总体方案。
公司首席是个学物理的老外，却指导我(我是学催化的)作催化实验，我再指导别人作实验。现在遇到一件事。公司买了一台最先进的ICP。但公司的天平的精度只有0.01g。我说需要至少0.0001g的天平来称量，然后制备标准溶液。他说没有必要，可以把制备量（即制备标准溶液的溶质量）放大10倍，那么误差不就很小了吗。我对数据分析中的一些问题不太懂，不知道是否如此，呵呵。听听大家如何说.谢谢啦！！
向大家请教个问题：主原分析法（PCA)在数据分析时有什么用？怎么操作？
压汞数据分析在做压汞测试时，科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到，好多同学对压汞测试不太了解，针对此，科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理，希望可以帮助到科研圈的伙伴们；以YG1为例简要叙述一下压汞和退汞（绿色曲线）过程，以下图1~图5所示图1描述的是压汞过程-红色曲线，以及绿色曲线的退汞过程。其中曲线的拐点1,2,3,4,5代表材料中各类孔结构的范围。?1-2-3阶段：是大孔，主要是颗粒空隙之间的孔容；3-4阶段：随着压力的增加进汞量基本没有增加，能量消耗主要表现为材料颗粒被压缩；4-5阶段：随着压力值越来越大，材料颗粒吸收了更多的能量，体积被进一步压缩，另一方面，材料基体中含有的毛细孔，细观孔也在高压下被汞注入。到了5阶段以后，更小的小孔也在强大的压力下注满汞。图2 所示的是，1克材料中，相应 每一级压力（荷载）对应的孔容值。?图3描述的是 材料孔结构的分布（图），各阶段的峰值是该孔径范围内的最可几孔径，即在此处的进汞量（孔容）最大。?图4描述的是 孔径分布密度函数，即是说整个孔径分布的范围，分成若干（或无数）个以1nm为单位的孔隙，假如某个nm上有孔存在，那么就把这个孔的孔容值以纵坐标表示。 图5描述的是退汞过程中，假如某个nm上有孔存在，那么就把这个孔的 孔容变化量的值用纵坐标表示。从图5可以看出，被压进孔中的汞基本上没有变化产生。 那么图1的退汞曲线为什么在压汞曲线的上方这个现象呢？主要是因为在压汞过程中材料吸收大量的能量；退汞时，随着压力的降低，材料基体应力释放发生体积膨胀，产生的裂隙或者位置变化了的空隙空间被汞冲填，从而表现出图1的退汞曲线。[img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/12/202212182032155205_9499_2140715_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/12/202212182032154658_1833_2140715_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/12/202212182032158205_2259_2140715_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/12/202212182032161436_9289_2140715_3.png[/img][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/12/202212182032160772_385_2140715_3.png[/img]
请问各位兄台，在用Origin进行线性数据分析处理后，结果如下http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2011/10/201110291840_327124_1601785_3.jpg请问，其中的P，SD和Error是什么意思，R应该是相关系数吧，N代表数据个数吧
我需要测许多个样品（样品为同一物质），样品中包含许多种成分，这些成分种类相似，但含量有差异，我就想知道通过什么样的数据分析方法可以得出样品间的联系和区别（比如SPSS或者XISTAT软件中的多元方差分析、因子分析、K-均值、相似度计算等，分析方法很多，但是不知道用哪一种或几种合适）
在繁忙的检测工作中，数据分析是我们每位仪器分析人员在做检测时必做的事，如同家常便饭，下面以同一样品溶液中测铅，同一次检测，不同波长其数据相差大时的分析过程为例，望与各位版友交流和讨论. 铅的分析谱线选择220nm和283nm,数据结果分别为:Pb(220):280mg/kg,Pb(283)308mg/kg,两波长的数据相差接近10%，在标准文件或内部作业指导书没有明确规定釆用那条谱线的数据为结果时，需要仪器分析人员去分析并做出判断。1.从谱图上看，两个波长都没有受到干拢。见下图：http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011118_433179_1827064_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011118_433180_1827064_3.jpg2.查看各波长曲线的相关线性,两条波长的线性都大于0.99999，见下图：http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011120_433183_1827064_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011120_433184_1827064_3.jpg3.查看标样空白、样品空白和样品的基线强度。各波长标样空白、样品空白和样品的基线强度都很接近，见下图： 标样空白图：http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011121_433185_1827064_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011121_433186_1827064_3.jpg样品空白图http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011121_433187_1827064_3.jpghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011122_433188_1827064_3.jpg样品的基线见1中的样品谱图。4.查看测样前后QC质控，QC质控理论浓度为0.5mg/L，见下图：测样前，各波长QC质控值：http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/04/201304011123_433189_1827064_3.jpg测样后，各波长QC质控值：波长220nm和283nm的质控测样前后都有增大(Pb(220):+1.1%,Pb(283):2.8%)，但可接受。综上所述，我会以波长283nm结果出据结果。希望各位版友就数据分析中遇到的问题，发表提问或看法。我所想到与各位版友交流的有以下问题：a.同一元素，不同波长，同一次仪器读数中，数据相差大的原因？b.不同波长测的数据相差大时，版友们是怎么做出判断的？c.日常分析中，是用那些依据来进行数据分析呢？
求酶联免疫数据分析软件[em0801]
在新加坡用的是TA的Q500热重分析仪，数据分析软件用的好像是universal analysis, 回国后才发现保存的数据忘了保存成txt了，打不开了，很郁闷，不知谁能把软件共享一下，谢谢了
谁有gcms数据分析的软件和相应的检索谱库，有的话发一份，不胜感激
怎么讲出来的tic图的保留时间在数据分析中截取所需时间段？？？以及怎么给峰编序号？？？
公司新买了一台二手的AB API4000的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]液质[/color][/url]，在数据分析时发现最多能分析98个还是94个离子，也就是48个左右的化合物，多了就说超出范围，大家在测多种大混标时有遇见这个问题么？
我想问请问大神们，gcms的数据分析软件我明明装的是英文版？为什么装好后是中英文掺杂的！有图有真相！
[align=center][b]个人简介[/b][/align] [img=,640,477]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708091048_01_2984502_3.jpg[/img] 曾仲大，男，博士，现任大连达硕信息技术有限公司总经理。 曾博士师承梁逸曾教授，2006年获得工学博士学位，主要从事化学计量学基础算法研究，以及色、质、光谱等分析技术在制药、烟草和代谢组学等复杂体系分析中的应用及其数据分析挖掘等。近年来在大数据的分析与应用方面亦有涉猎。 曾博士先后工作于香港理工大学、澳洲RMIT大学、Monash大学，以及中国科学院大连化学物理研究所。迄今已发表SCI论文40余篇，在2013-2016近三年时间里，以第一作者或合作者在美国分析化学杂志发表7篇研究论文，同时获邀为TrAC等权威期刊撰写化学计量学及化学数据分析处理方面的综述。 曾博士曾获得中国科学院大连化学物理研究所“所百人”引进人才计划，大连“海创工程”计划、高层次人才创新创业支持计划、新兴技术创新成长计划，以及国家人社部高层次海归人才创业计划的支持。公司主要提供复杂化学与生物数据分析服务，数据挖掘软件产品开发，以及个性化数据应用的整体解决方案。[b]人生格言：[/b]有志者，事竟成。[align=center]~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~[/align][b][color=#7030A0] 随感：[/color][color=#7030A0]“[/color][color=#7030A0]我与近红外的故事[/color][color=#7030A0]”[/color][color=#7030A0]征文近一年了，看过许多老师情真意切的表达，真是把乐趣融入到了近红外的研究与应用之中，也更加深切地感受到同行们对国内近红外发展的使命感和责任感。而自己与近红外的故事，几次动笔却都没能写下几个字。时间肯定不是借口，惰性真是害人啊。好在拖到春节，总算能静下心来了。就像与近红外的相遇相知，既是机缘巧合，更是某种必然吧。[/color][/b] 初识近红外，都是博士毕业一年以后的事了。那时已经在香港理工大学周福添教授课题组从事博士后研究一年多了，主要方向还是老本行-化学计量学基础算法研究，解决中药和代谢组学等复杂体系分析中的数据处理问题，从GC-MS，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url]到中药指纹与药物活性关系。一次Daniel MOK博士找到我，询问是否有意愿到陈新滋院士课题组从事中药质量分析与鉴别方面的工作，陈院士那时是理大副校长(后任香港浸会大学校长，现受聘中山大学教授、学委会主任)，研究组的条件与学术水准自不必说，就这样幸运地开始了近二年的近红外数据分析之旅。 对香港熟悉的朋友一定对其大街小巷的名贵中药材印象深刻，尤其是弥墩道，应该是内地赴港旅游人士的必经之地吧，一是去旺角购买电子产品的旅游大巴必定经过这里，另一方面则是这条大道两旁大大小小的中药材店。记得第一次见到时，很是疑惑哪来的那么多冬虫夏草、燕窝和野生人参？说回到陈院士负责的这个研究课题，由香港赛马会中药研究院提供500万研究经费，对包括上述中药，以及石斛、灵芝、阿胶等在内的30味名贵中药材进行质量鉴别分析和研究，目的是帮助那些大街小巷的药材经销店铺，中间批发商，甚至普通消费者，以快速、经济、简便的方法识别药材真假，甚至质量等级。这些药材大多价格不菲，若能够有效识别真假，其商用价值可想而知！顺便一提，香港赛马会中药研究院很多年前已经解散，个中原因无法深究，但在目前国家大力践行中医药研究开发与应用的今天，这也算是一件憾事吧，包括设想中的香港国际中医药中心。 说到这里，近红外分析可以派上用场了！无论是十年前，还是十年后的今天，应没有什么分析技术比近红外更适合完成这项使命，综合考虑时间效率、分析成本，亦或是平衡多重因素影响下定性定量分析结果的准确性！记得当时我们使用的是FOSS公司的XDS快速含量分析仪(Type XM 1100Series)，以及Polychromix手持式近红外分析仪(Model:1600-2400)。由于项目定位于实际应用，需要适应不同场合下的快速分析，对数据分析本身的要求同样也是比较高的，比如涉及模型传递，尽可能简化数据分析的过程及对使用者的要求，亦确保结果的准确可靠性。基于此编写了功能完备的近红外数据分析软件系统，一站式地完成近红外数据分析的完整流程，从各种各样的预处理方法到特征选择，再到定性定量模型的构建、评价与验证预测，以及模型传递等。[img=,587,242]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708091049_01_2984502_3.jpg[/img] 说实在的，那时对化学计量学的多元校正方法并不是特别熟悉，我的整个硕士和博士研究，都是多元分辨方向，也就是如何从中药和烟草等复杂体系分析的联用仪器数据中，发展“数学分离”的方法，获取化学纯组分的定性定量信息，即纯组分的光谱和色谱信息。幸运的是，得益于在梁逸曾教授研究组六年时间里耳濡目染的学习，比如许青松教授对统计分析的讲解，杜一平教授的QSAR研究等等，使得我无论对复杂数据的理解，还是化学计量学方法的应用与发展，都有足够基础支持我去解决近红外数据分析中遇到的各种问题。在香港的几年时间里，梁教授每年也都会利用假期去香港一段时间，与香港同行合作交流化学计量学及其应用方面的成果，更是继续指导我解决研究中遇到的实际难题。每每想到这些，总会浮现与恩师相处过程中的点点滴滴。至于上面提到的中药质量分析研究项目，我们对包括阿胶、珍珠、川贝母、藏红花、黄连在内的多味中药进行了深入分析研究，获得了非常不错的结果，陈院士对此也给予了很高的评价。很清楚地记得因此第一次上了电视新闻，是香港亚洲卫视针对我们使用近红外分析技术，如何快速识别真假中药，及其质量等级的采访报道。当然，这些研究很多也是和理工大学的同事，以及杨大坚教授(现任重庆市中药研究院院长)、董玮玮博士等一起完成的，我主要负责数据分析，以及数据软件产品开发与实现方面的工作。[img=,574,238]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708091050_01_2984502_3.jpg[/img] 离开香港后，很长一段时间内都没有与近红外分析有直接的关联。先是在Philip Marriott 教授课题组做research fellow，从事全二维色谱数据分析方面的工作，主要方向是全二维分离的模拟、预测，以及化学计量学新方法的发展。2012年回国后则作为引进人才，在中科院大连化物所许国旺教授研究组，从事代谢组学数据分析与高分辨[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url][i][sup]n[/sup][/i]数据处理新算法的研究等。看似这些工作与近红外分析不怎么挨着边，但老实说，同其他研究一样，数据分析也是一通百通的事！数据来源与数据结构可能不一样，数据背景与数据分析结果，以及数据处理方法亦可能存在差别，但数据分析的本质却是高度一致的，无论是色谱分离的模拟，亦或是代谢小分子标志物的发现！从这个意义上来说，也算是一直在这个圈子吧。 近红外技术的发展，面临非常多的机会，无论从国内快检还是工业智能化的需要来看，还是从国外近红外发展的轨迹来看。然而近红外分析更广阔的应用，仍有一系列需要解决的难题，这其中当然包括仪器硬件的小型化、便携式，以及智能化与场景化。但从数据及数据分析的角度来说，快速、准确的模型构建，模型的通用性、更新及转换等仍是需要加以研究的内容。基于此，离开化物所后创办的大连达硕信息技术有限公司，第一个数据产品“魔力”，便专注近红外数据的分析，这也算是真正走在了近红外技术与数据分析的商业应用之路上。希望能够以智慧化、便捷化的方式，分析挖掘科学研究与工业应用中的海量数据。无论对于近红外分析的初入者，还是有了相当经验的人员，一旦采集到数据，便能快速得到好用的模型及结果，这也是目前非常欠缺的，主要原因就在于近红外数据分析的过程长，可变因素多，涉及的算法也很多，传统上要快速得到一个好用的模型并不容易。尽管大多数研究者并没有把数据分析提升到特别核心的位置，但其价值显而易见，甚至在某些方面可与硬件本身相得益彰，弥补硬件的物理劣势！ 另一方面，近红外分析以其简单方便的前处理，加上非常快速的数据采集方式，使得数据的获取，甚至大数据的积累顺理成章。然而即使对同一组数据，不同的研究者亦极有可能得到完全不同，甚至相反的分析结果或结论，即使在固定分析方法的情况下！这是一个容易被忽视，却又至关重要的问题，否则不管如何将近红外分析的硬件评价，以及实验测试全过程标准化，也无法得到可相互比较的结果。数据“横看成岭侧成峰”的魅力，不应是由于数据分析方法或人员的不同导致，而是数据背景的属性差异或者数据分析目的的不同产生。基于此，我们也正采用近红外数据分析的通用准则，使用粒子群等最优化的方法，开发全新的近红外数据分析软件产品，自动优选数据分析算法，以及方法的使用顺序，并全局优化方法的参数。这样我们获得数据后，只需按照标准化的流程一步一步走，便可获得最优的数据分析模型与模型结果。从而使得近红外数据的分析，如同实验分析一样，结果的重现性与可比性也就不再是个问题。避免像现在这样，往往是漫无目的的数据探索，耗费漫长时间也不一定能得到合适好用的模型！这无论在研究中，还是在工业生产中，都是需要花大力气迎接的挑战。在这一过程中，得到了袁洪福教授、吴海龙教授、邵学广教授、杜一平教授、褚小立教授、闵顺耕教授等诸多老师的大力支持与帮助。从老师们关切的眼神中，能读懂那份殷殷之情，也唯有努力做点事情，为国内近红外的发展做些有益的工作，方不负此情。近红外分析能做的事情很多，近红外数据分析如是，尤其站在移动互联时代，站在大数据分析挖掘的视角与高度。近红外有其自身特有的巨大优势-本身就是物联网中的一个 绝佳传感器！从这个意义上来说，近红外分析代表着某种未来，只是通往未来的路上，还需要我辈站在前辈的肩膀上，不断付出智慧和汗水。 “师者也，教之以事而喻诸德也。”，数据分析之路上，深深地烙上了梁逸曾教授的影响。亦师亦友者，感恩、深切缅怀您。
请教一下各位老师，进行能力验证用7890gc进行数据分析时，如果需要手动积分的话该如何选择积分开始/结束的时间？在对多组平行样品进行分析时是不是要设置相同的积分开始/结束时间？希望各位老师不吝赐教，谢谢。
本人气质初入门，各位大大能不能推荐一些这方面数据分析或质谱解析的学习资料啊，现在数据分析完全不知从何入手……
请教各位专家，在检测数据分析时Z值是怎么计算的，之前没有接触过，想问一下，大家有没有数据分析类的资料帮忙推荐一下，谢谢了！
以往都是三家实验室比对，直接用了前辈们的模板，没有深入研究评价方式是否合适，用的是Z比分析。今年，是两家实验室，研究了一下数据分析，对于F检验、T检验也诸多疑问哪位大神有这方面的学习资料推荐下或者给个靠谱的网址啥的？想系统并详细地弄清楚这些分析方法应该怎么用。网上的说法众说纷纭，看的眼花缭乱
安捷伦GC7890数据分析时，校正设置中其它峰百分含量设1时，样品中未检出农药残留，设为2时或再大又检出了农药，请教怎么设置这个参数值？
有做过代谢数据分析的大佬吗？对拿到[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url] 和[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]GC-MS[/color][/url] 的原始数据之后的分析有些犯怵，看了好多学习视频还是觉得这个流程不清晰，有没有系统一些的学习资料，求助！
[font=-apple-system, BlinkMacSystemFont, &][color=#05073b][size=18px] 多功能食品检测仪器有自己的软件平台吗，多功能食品检测仪器通常会有自己的软件平台。这些软件平台是专门为该仪器设计的，用于控制仪器的操作、接收和处理检测数据、生成检测报告等。 软件平台的具体功能和界面设计会因仪器型号和品牌的不同而有所差异。一般来说，这些软件平台都具有以下基本功能： 设备连接与控制：软件平台可以与多功能食品检测仪器进行通信，实现设备的连接和控制。用户可以通过软件平台对仪器进行参数设置、启动检测等操作。 数据接收与处理：软件平台可以实时接收来自仪器的检测数据，并对数据进行处理和分析。这包括数据的显示、存储、打印等功能，用户可以通过软件平台方便地查看和管理检测数据。 报告生成与导出：软件平台可以根据用户的需求，自动生成检测报告。这些报告通常包括检测项目的名称、检测方法、检测结果、结论等信息，用户可以将报告导出为PDF、Excel等格式，方便查阅和分享。 数据分析与可视化：一些高级的软件平台还提供了数据分析和可视化的功能。用户可以对检测数据进行统计分析、趋势分析等操作，并通过图表、图像等形式展示分析结果，帮助用户更好地理解和利用检测数据。 需要注意的是，不同品牌和型号的多功能食品检测仪器所配备的软件平台可能存在差异。因此，在使用之前，建议仔细阅读仪器的说明书或联系技术支持以获取更详细的信息。[img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/05/202405231011151865_494_6098850_3.jpg!w690x690.jpg[/img][/size][/color][/font]
“对检验过程和结果控制的方法在条件充分时，建议采用数据分析的方法”想请教：这句话大家怎么理解。能否给我举个例子。我真的不知道该怎样在质量控制中应用数据分析。先谢谢各位了。大家晒一晒你们实验室中使用的这个实例——水中月
我在做植物根系的代谢分析，是MSTFA衍生化过后，上GCMS测定的，但是数据分析不会。现遇到以下问题：1. 我下载了NIST search2.0软件与数据库，但是AMDIS匹配时不会自动调用，需要手动比对，有什么方法将NIST谱库批量保存成*.MSI格式的吗？然后AMDIS可以调用。2. 我的植物组织提取样品是经过MSTFA衍生化了测定的，谱库里的应该是未衍生化的化合物质谱信息，这样是不是搜不到。有没有谱库是专门用于衍生化之后的样品分析的？
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