Модуль разведочного анализа данных EDA позволяет проанализировать структуру данных, а также выявить закономерности в них.
В модуль включены основные статистические методы первичной работы с данными. Благодаря этому вы сможете провести полноценный анализ в едином интерфейсе и подготовить данные к разработке и тестированию математических моделей для решения задач количественной фармакологии.
Поддерживаемые форматы:
csv
Модуль разведочного анализа данных Симург разработан так, что будет удобен специалистам с различным уровнем подготовки – от начинающего студента до опытного научного сотрудника.
1
Описать данные:
EDA помогает разобраться с набором данных, выявить их особенности, идентифицировать отсутствующие или неполные значения, а также понять структуру и качество данных.
2
Найти закономерности:
EDA позволяет найти важные закономерности и распределения данных. Это может помочь исследователям выявить скрытые взаимосвязи и сделать предположения о возможных зависимостях между различными переменными и параметрами в фармакологических моделях.
3
Определить выбросы или аномалии:
EDA позволяет исследователям обнаружить выбросы или аномалии, которые могут исказить интерпретацию результатов и дать смещенные оценки ключевых параметров и характеристик. Это позволяет принять соответствующие меры для учета и корректировки этих эффектов.
4
Принять решения:
EDA помогает исследователям принимать информированные решения на основе предварительного анализа данных. Это может позволить выявить наиболее значимые характеристики и взаимосвязи для дальнейшего моделирования и анализа.
Разведочный анализ данных является начальным этапом исследования, который помогает разработчикам получить исходное представление о задаче.
ПО распространяется в виде интернет-сервиса, специальные действия по установке ПО на стороне пользователя не требуются.
Стоимость программного обеспечения определяется индивидуально.
