*Алдын ала өңдеу және тазалау:*
Деректер пішімдерін стандарттау.
Жетіспейтін немесе шектен тыс мәндерді өңдеу.
*Барлау деректерін талдау (EDA):*
Деректерді қорытындылау және визуализациялау үшін статистикалық құралдарды пайдалану.
Синтездеу және сипаттау деректеріндегі үрдістер мен заңдылықтарды анықтау.
*Статистикалық модельдеу және гипотезаны тексеру:*
жаңа полимердің қасиеттерін бар материалдармен салыстыру үшін статистикалық сынақтарды қолдану.
Синтез шарттары мен полимер қасиеттері арасындағы байланысты түсіну үшін регрессиялық талдауды қолдану.
*Деректерді талдаудың кеңейтілген әдістері:*
Болжамды модельдеу үшін машиналық оқытуды қолдану (мысалы, әртүрлі жағдайларда материалдың қасиеттерін болжау).
Полимер қасиеттеріне әсер ететін негізгі факторларды анықтау үшін негізгі құрамдас талдауды (PCA) пайдалану.
*Нәтижелерді интерпретациялау:*
Химиялық теориялар контекстінде статистикалық және машиналық оқыту нәтижелерін интерпретациялау.
Деректерді талдау нәтижелерін полимердің химиялық құрылымы мен құрамымен байланыстыру.
*Есеп беру және визуализация:*
Табылған мәліметтерді жеткізу үшін визуализациямен жан-жақты есептерді жасау.
Қайталанатын және мөлдір талдау үшін Jupyter Notebooks сияқты құралдарды пайдалану.
Қорытынды
Химиялық зерттеу жобасындағы деректерді талдаудың кешенді стратегиясы, жоғарыда көрсетілгендей, деректерді жинаудан интерпретациялауға дейін жүйелі және мұқият зерттеуді қамтамасыз етеді. Бұл тәсіл зерттеу мақсаттарына қол жеткізуге көмектесіп қана қоймайды, сонымен қатар полимер ғылымындағы болашақ зерттеулер мен инновацияларға бағыт-бағдар беріп, осы саладағы білімді ілгерілетуге ықпал етеді.
№2 27.11.2023 16:44:39
Достарыңызбен бөлісу: |
