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Data Insight

Optimiser l'utilisation des données spectrales et chromatographiques dans le développement des produits et des processus


Travailler avec des données spectrales et chromatographiques entraîne souvent des données non structurées. La bonne nouvelle, c'est qu'il existe un moyen simple et efficace d'extraire les signaux du bruit, permettant ainsi de mieux comprendre les processus et les produits. 

Si vous travaillez sur des problèmes liés au développement de produits ou de processus, vous pouvez vous retrouver à utiliser des données spectrales et chromatographiques pour comprendre le processus et confirmer qu'il fonctionne de manière optimale tout en générant le produit souhaité. Souvent, nous pouvons résumer ces données en utilisant des estimations basées sur la hauteur, la position et la forme des pics. Mais l'utilisation de ces résumés entraîne inévitablement la perte de certaines informations sur notre processus. Cela peut réduire le nombre d'informations obtenues grâce à notre processus d'analyse des données et avoir un impact négatif sur la qualité de nos décisions.

Les données spectrales et associées sont intrinsèquement non structurées. Ce webinaire présente un moyen simple et efficace d'extraire les signaux du bruit pour mieux comprendre vos processus et produits. Si vous exercez en tant que scientifique ou ingénieur(e) recueillant des données spectrales, chromatographiques ou similaires, et que vous souhaitez en savoir plus sur les tendances et les résultats, ce webinaire est fait pour vous.


Florence Kussener

Florence Kussener, mathématicienne de cursus, suite à une maitrise de Mathématiques pures et un DESS à l'université de Aix-Marseille. Elle a rejoint l'équipe JMP en 2012 après plus de dix années passées chez MathWorks, où elle s'est spécialisée en statistique, optimisation, traitement d'image et calcul parallèle.

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