多変量データ解析ソフトウェア　VEKTOR DIREKTOR™

一般的なファイル形式から特殊なフォーマットまで、様々なデータをドラッグアンドドロップで簡単にインポートが可能です。

クラス変数の定義や可視化しながらのデータのインポートを行うことで、より高品質な多変量分析が可能になります。

VEKTOR DIREKTOR™には多くのプロットとデータ可視化のツールが備わっています。

プロットを作成し、分析することでデータの解釈とそれに基づいて意思決定が可能になります。クラス変数を使ったグループプロットはデータの解釈とプレゼンテーション効果を高めます。

多変量解析においてデータの前処理は極めて重要なステップであり、解析ソフトには様々な前処理機能が求められます。

各種の前処理方法を組み合わせてそれをテンプレートとして保存することで、新たなデータセットにも簡単に適用することができます。

VEKTOR DIREKTOR™にはデータ解析に必要な分析ツールが備わっています。

多変量解析等の各種の分析ツールを使用することで、モデルの作成が簡単に行え、様々な形でのデータのビジュアル化が可能です。

多変量解析によって複雑なデータをビジュアル化し、サンプルのグループ化が行えます。
データのマイニングによって得られた情報から以下のようなことが可能になります。

• 化学プロセスにおける最適なプロセス状態の解明
• 食品製造における製造条件の最適化
• 製剤プロセスの妥当性調査
• サンプル間のグループ分け

多変量解析モデルを用いることで品質の評価や定量的な分析がわずか数秒で行えます。
この情報を使って以下のようなことが可能になります。

• 分光センサーを使って製剤プロセス中のAPI濃度を予測する
• 農業・食品製品中のタンパク質量や水分含有量を予測する
• バイオリアクター内のエタノール成分量を決定する

分析値を用いて他のプロセスのコントロールも可能です。

PCA（主成分分析）とPLS（部分的最小二乗法）によって得られたローディングは、データの中の説明変数がどれくらい重要かを表す指標です。
この情報をもとにプロセスの現在の状態や、分析中のプロセスの状態を知ることができます。

ローディングを使って出力された結果を再度微調整することが可能です。
この操作によって結果を改善し、より良いプロセス・生産状態、品質特性を達成することができ、単なる推測に基づいたプロセス改善の取り組みから脱却が可能になります。

データの分類によって得られた結果はVEKTOR DIREKTOR™のワークスペース上で共有し最大限に有効利用することができます。
右図ではDark Theme形式でデータを表示しています。VEKTOR DIREKTOR™は多様な形でデータの可視化が可能であり、表示形式を任意に選んで使うことにより、創造的、独創的な分析が行えます。