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Data Insight

Libérer le potentiel des données spectrales et chromatographiques


Lorsqu'on travaille avec des données spectrales et chromatographiques, on obtient souvent des données bruitées. La bonne nouvelle, c'est qu'il existe un moyen simple et efficace d'extraire les signaux du bruit pour 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 et génère le produit souhaité. Souvent, nous résumons les données en utilisant des estimations basées sur la hauteur, la position et la forme des pics. Cependant, l'utilisation de ces résumés peut inévitablement entraîner la perte de certaines informations sur notre processus, ce qui réduit les connaissances obtenues grâce à notre processus d'analyse de données et a donc un impact négatif sur la qualité de nos décisions.

Les données spectrales et connexes sont intrinsèquement bruitées. Ce webinaire présente un moyen simple et efficace d'extraire les signaux du bruit pour mieux comprendre vos processus et vos produits. Si vous êtes scientifique ou ingénieur, que vous recueillez des données spectrales, chromatographiques ou similaires et que vous souhaitez en comprendre les tendances et les résultats, vous ne voudrez pas manquer ce webinaire.

Emmanuel Romeu

Senior Systems Engineer, JMP


Emmanuel Romeu est Senior Systems Engineer pour JMP, une division de SAS spécialisée dans les logiciels installés pour la visualisation et l'analyse de données dynamiques. Il est consultant avant-vente pour l’industrie Chimique. Avant de rejoindre JMP, Emmanuel a travaillé pendant 25 ans chez Beckman-Coulter Diagnostic où il a travaillé successivement dans l'industrialisation, la R&D en diagnostic médical et enfin comme statisticien. Il est diplômé en génie biologique de l'université de Clermont Ferrand et en statistique de l’université de Strasbourg.

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