MVDA软件为您的流程数据提供了解
优化流程，减少浪费并保持合规性
在制药行业和许多其他人中，涉及产品研发，制造业和使用的过程，所有这些过程都有助于可能涉及未开发的见解的巨大数据库。如何将这些数据放入用于加速您的研究，改善您的流程，并创建一个稳定，可靠的产品，始终如一地满足监管要求？
答案是多变量数据分析（MVDA）。MVDA技术越来越多地用于规模和批量批量比较调查，以支持或推导过程理解，并最终提高药品的质量，安全性和功效。MVDA技术也是成功实现基于光谱的PAT解决方案的关键元素。
无论是目前驻留在数据库，时序还是批处理数据中的历史数据，分化为多变量数据分析的力量，将有助于您获得更有效和可操作的见解，导致时间，成本和资源的巨大节省。
MVDA将数据转换为VisualInformation，以便于解释和可操作的见解。
多元数据分析是什么？
多变量数据分析（MVDA）是一种用于分析从多个源或多个变量生成的数据的统计技术。MVDA提供了一种统计相关的方法来组织数据，可视化它并理解不同数据点之间的关系。该技术可帮助您了解原因和效果，找到异常值并寻找偏差。此外，MVDA可帮助您了解来自不同来源的各种数据点如何互相影响。
辛卡®MVDA软件有助于优化流程
辛卡®多变量数据分析软件是科学家，工程师，研究人员，产品开发人员和其他努力从大量数据获取信息的基准数据分析工具。
此数据分析软件工具：
实现大型过程数据集的简单批量解释和分析
在一个方便的数据模型中提供所有类型的过程信息，关键趋势，相关性和模式的摘要
允许更快的故障排除
降低了昂贵的停机时间的风险
为CQA预测创建可部署的多变量校准模型。
辛卡®-Q嵌入式多变量数据分析
了解如何将多变量数据分析嵌入解决方案中，并同时降低错误风险，同时加快分析。
像SIMCA这样的MVDA引擎®-Q为您提供了许多不同工具的力量，如PCA，PLS / OPL和监督分类OPLS_DA，以解决各种问题。
MVDA Edupack.
Edupack是学术界的教育包，您需要了解数据分析。用手实践技能来解决问题并探索数据，您可以成为数据的主人。
具有多变量数据分析（MVDA），您可以通过可视化模式，趋势和数据组来探索复杂的数据集。捕获系统零件时，您可以将数据变为信息。
多元vs单变量数据分析
从历史上看，许多药品制造商采取了一个单变量的方法来评估和管理他们的研发和生产过程。但是单独分析每个参数不会给你完整的图片。
在药物制造过程中，或实际上所有制造过程中，了解参数之间的关系至关重要，因为变量之间的因素和相互作用通常是事件的原因。
这就是为什么 多变量数据分析（MVDA）而不是单变量数据分析，已成为从制药行业中的大数据集中提取信息的最常用方法。
MVDA允许您同时分析多个变量，并了解各种参数如何交互并相互影响。
使用mvda的好处
MVDA对药品研发和制造有很多有价值的属性：
分析一系列格式的大量数据以了解关系
容易可视化原因和效果，相关与无关因素
满足结果的重现性和透明度的监管要求
验证您的模型和分析，可预测和可重复展示
随着新数据纳入，允许分析的演变
为您的模型中的演进提供文档和验证
使用主成分分析（PCA）来可视化数据
多变量数据分析技术用于了解和可视化复杂的数据集，依赖于称为主成分分析（PCA）的统计方法。
PCA用于将多变量数据呈现为较小的变量（摘要指数），以便观察趋势，跳跃，集群和异常值。此概述可能会发现观察和变量之间以及变量之间的关系。
主成分分析是最受欢迎的多变量统计技术之一。它已广泛用于模式识别和信号处理领域，并且是因子分析的广泛标题下的统计方法。
PCA可帮助您识别数据点与代表组或摘要指标中的数据之间的相关性。
什么是主成分分析（PCA）？
主成分分析（PCA）是一种统计程序，允许您通过较小的“摘要指数”一组可以更容易地可视化和分析的大数据表中的信息内容。底层数据可以测量描述生产样品，化学化合物或反应的性质，连续过程的过程时间点，来自批量过程的批次，生物个体或试验 母鹿协定， 例如。PCA是MVDA技术的关键元素。
MVDA支持Pat.
除了处理优化之外，MVDA还可以用于从历史数据库中挖掘数据，以帮助预测新材料的属性。 过程分析技术（PAT） relies on MVDA, for example in monitoring any drift in the properties of excipients. In its most advanced form, MVDA can be used as a powerful tool in PAT to make the most of chemometrics for the release of materials in real time. Overall, MVDA is making major contributions across manufacturing, leading to complete end-to-end understanding.
MVDA艾滋病监管合规性
MVDA和软件工具内置于其上，例如Simca®，有助于确保研发和制造遵守监管要求。事实上，MVDA验证的透明度和相对易于易于验证以及帮助与同事和监管机构沟通的权力导致MVDA集成到监管框架中。这意味着只要您根据指导文档正确使用MVDA，您可以确信您的结论是有效的。
评估 - OMICS数据
在今天的许多生命科学领域，数据分析涉及定义数据组之间的差异或以有意义的方式解释组差异。 For example, finding meaning in omics datasets (such as genomics, proteomics or metabolomics) often requires understanding where to draw the borders of the different class models. Depending on whether you are making comparison between data sets (to understand why classes are different) or trying to group data together (to find outliers), you will use either discriminant analysis or principal component analysis (PCA). MVDA tools are important for both.
了解有关多变量数据分析的更多信息
Edupack多变量数据分析
教育套餐从MVDA介绍，以及如何应用方法来解决问题并获得信息。与Edupack学生获得MVDA的最佳教育，以产生良好的效果。
MVDA Edupack旨在为您的学生提供解决问题并学习的实践技能：
- 如何探索数据并深入了解参数如何影响结果
- 如何使用易于理解的图形界面来可视化趋势和群集
- 如何分析，定义和识别问题
- 如何使用复杂的建模技术来创建关于产品质量的准确预测
- 如何解释和深入了解您的数据并从数据中学习