Multivariate Data Analyse

Multivariate Data Analyse

Aantal dagen:3
Prijs: € 1500
Zoek geplande trainingen

WAAROM MULTIVARIATE DATA ANALYSE?
De massa data die dagelijks verzameld wordt maar verder vaak onaangeroerd blijft, bevat mogelijk schatten aan informatie over gewenste en ongewenste variatie in procesfactoren en producteigenschappen.
Een multivariate aanpak maakt het mogelijk meerdere series van (niet-designde) historische data te combineren. Het in rekening brengen van alle beschikbare informatie leidt tot inzichten, zoals bijvoorbeeld de identificatie van parameters die een impact hebben op de kwaliteit van zowel chemische als biologische producten. Dit inzicht is noodzakelijk voor het ontwikkelen van een strategie die resulteert in kwaliteitsverbetering.

CURSUSOPZET
Gedurende dag 1 ligt de klemtoon op kwalitatieve aspecten van multivariate data analyse: het “verkennen” van de data, zoeken naar correlaties, clusters, outliers, ..
Tijdens dag 2 en dag 3 komt de eigenlijke modelbouw aan bod: het zoeken naar relaties tussen groepen variabelen. De klemtoon ligt hierbij op het selecteren en het correct toepassen van de geschikte multivariate methode, en op de correcte interpretatie van de resultaten.
De behandelde theorie wordt telkens afgewisseld met “real-life” oefeningen op PC.

CURSUS INCLUSIEF FOLLOW-UP COACHING
Elke deelnemer kan na de cursus beroep doen op onze gratis individuele follow-up coaching. Dit houdt in dat elke cursist, na het toepassen van de cursusmaterie op eigen cases, het advies en / of de ondersteuning van de trainer kan inroepen. Dit omvat een individuele follow-up sessie met de trainer en telefonische ondersteuning. Lees onze algemene voorwaarden.

DOELSTELLING
Doel van deze cursus is de deelnemers te introduceren in de wereld van de multivariate data analyse. De cursus omvat de kennismaking met een reeks multivariate technieken voor de extractie van informatie uit grote hoeveelheden data (zoals bijvoorbeeld een combinatie van meerdere series historische (niet-designde) data).
Aan het eind van de cursus beschikken de deelnemers over de nodige bagage om voor een aantal problemen de correcte multivariate methode te selecteren, de data analyse uit te voeren en de resultaten correct te interpreteren. Multivariate analyse omvat echter een breed spectrum aan technieken en een even breed gamma aan valkuilen. Belangrijkste doel is de drempel tot multivariate data analyse te verlagen en het pad te effenen naar een verdere expertise opbouw.

DOELGROEP EN VOORKENNIS
Doelgroep voor deze cursus: iedereen die te maken krijgt met omvangrijke datatabellen, en niet vertrouwd is met multivariate methoden, evenals iedereen die het gebruik van multivariate methode al wat in de vingers heeft, maar nog worstelt met de interpretatie van multivariate getallen en figuren.
Er is geen voorkennis vereist.

CURSUSINHOUD

Dag 1: Exploratieve multivariate analyse

  • Visualisatie van grote datasets
  • Principale Componenten Analyse (PCA)
  • Cluster analyse: zoeken naar groepen van gelijkaardige samples


Dag 2: Kwantitatieve analyse: Op zoek naar oorzaak-effect relaties

  • Multipele Lineaire Regressie (MLR) met niet-gecorreleerde variabelen
  • Multipele Lineaire Regressie (MLR) met sterk gecorreleerde variabelen
    • Stapsgewijze regressie
    • Het collineariteit probleem
    • Een overzicht van de valkuilen
  • Principale Componenten Regressie (PCR) 
  • Partial Least Squares (PLS) 
    • Interpretatie van PCR en PLS modellen
    • Validatie van regressiemodellen
    • Detectie van outliers en niet-lineariteiten
    • Predictie met behulp van regressiemodellen
  • Enkele alternatieven

Dag 3: Kwantitatieve analyse: vervolg + specifieke toepassingen

  • Feasibility study: heeft een kwantitatieve studie zin?
  • Classificatie (“supervised pattern recognition”): voorspellen tot welke groep nieuwe samples behoren
    • Lineaire Discriminant Analyse (LDA)
    • Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA)
    • PLS-DA
  • Bespreking van specifieke toepassingen:
    • QSAR / QSPR (Quantitative Structure Activity / Property Relations)
    • Multivariate SPC (M-SPC)
    • Principal Properties Design
    • ......

PRAKTISCH
Elke cursusdag gaat door van 9.00 tot ca. 16.30 uur. De kostprijs vermeld op het aanmeldingsformulier is inclusief lunches, cursusnota’s en de individuele follow-up coaching. Aanmelden kan tot ten laatste 20 dagen voor aanvang.