Datachemical LAB
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テーマ
よくある解析テーマに沿って、主要機能を横断的に解説しています。解析の流れや全体像を理解したい際におすすめです。
⓪ はじめに
Datachemical LAB の画面構成や基本操作、共通機能などについて解説したスタートアップガイドです。
画面構成 / 基本操作 / 共通機能
① 実験データがないところからの解析（ver3）
実験データがまだ手元にないケースを想定し、Datachemical LAB を活用して「データ準備→可視化→前処理→モデル構築→予測」を行うための操作の流れを解説しています。
1. 仮想サンプル生成 / 実験計画
4. 混合物計算 補足
2. データ可視化 / 混合物計算 / 特徴量変換
3. MI-モデル最適化 / MI予測-回帰分析 / MI予測-ベイズ最適化
② 実験データを収集した後からの解析（ver3）
実験データが収集できた後のケースを想定し、Datachemical LAB を活用して「高度な可視化→前処理→（モデル構築・予測）→最適条件探索」を行うための操作の流れを解説しています。
1. 欠損値補完 / 低次元化 / クラスタリング
2. 特徴量選択 / パレート最適解
③ 化学構造データの解析（ver3）
化学構造データを用いた解析を行うケースを想定し、Datachemical LAB を活用して化学構造データ特有の前処理や予測データ生成方法を解説しています。
構造生成 / 記述子計算
機能
上の解析テーマに含まれていない機能ついて、個別に解説しています。解析の流れや全体像を理解したうえで、特定の機能の操作方法を理解したい際におすすめです。
材料設計
クラス分類-モデル最適化 / クラス分類-予測
モデル最適化-複数Y同時 / MI予測-複数Y同時回帰分析 / MI予測-直接的逆解析
スペクトル
分子設計
試薬データベース-富士フイルム和光純薬
プロセス設計
ソフトセンサー
異常検知