Spotfire 응용편 - 2차전지

시각화 솔루션 Spotfire - 사용자교육 기초편은 시각화 분석 시스템인 Spotfire의 이해와 사용을 위한 기본 지식을 전달하고, Spotfire 메뉴 소개 및 시각화 분석 차트의 종류와 특징에 대해 소개하는 과정입니다. Spotfire를 처음 사용하는 사용자에게 적합하며, 설치와 로그인 부터 기본적인 차트 구성과 분석화면을 공유하는 방법을 설명합니다.

시각화솔루션 Spotfire – 사용자교육 고급편은 기초편에서 간단하게 다루었던 기능들의 다양한 활용방법, 계산된 컬럼에 활용할 수 있는 Spotfire 함수, Spotfire에서 제공하는 통계분석 기능, R과 Python을 연동하여 통계분석기능을 활용하는 방법을 학습하는 과정입니다. 그 중 다섯 번째 파트에서는 Spotfire에 R과 Python을 연동하는 기능을 이용해 통계 분석의 더 많은 알고리즘과 이를 Spotfire에서 사용하는 기능들에 대해 소개합니다

시각화 솔루션 Spotfire - 사용자교육 고급편은 기초편에서 간단하게 다루었던 기능들의 다양한 활용방법, 계산된 칼럼에 활용할 수 있는 Spotfire 함수, Spotfire에서 제공하는 통계분석 기능 등을 학습하는 과정입니다. 그 중 두 번째 파트에서는 필요에 따라 데이터를 변형(Transform)하고 가공하는 데이터 핸들링(Data Handling) 위주로 학습합니다.

시각화 솔루션 Spotfire - 사용자교육 고급편은 기초편에서 간단하게 다루었던 기능들의 다양한 활용방법, 계산된 칼럼에 활용할 수 있는 Spotfire 함수, Spotfire에서 제공하는 통계분석 기능 등을 학습하는 과정입니다. 그 중 세 번째 파트에서는 필요에 따라 Spotfire에서 활용되는 함수(Custom Expression)에 대해 알아보고, 속성 제어 삽입(Insert Property Control)와 같이 텍스트 영역(Text Area)을 편집하는 방법을 학습합니다.

시각화 솔루션 Spotfire - 사용자교육 고급편은 기초편에서 간단하게 다루었던 기능들의 다양한 활용방법, 계산된 칼럼에 활용할 수 있는 Spotfire 함수, Spotfire에서 제공하는 통계분석 기능 등을 학습하는 과정입니다. 그 중 네번째 파트에서는 Spotfire에 내장된 통계분석 기능을 이용해 데이터 상관성을 분석하는 방법과, 이전 파트에서 다루지 못했던 그 외의 기능들에 대해 소개합니다.

시각화 솔루션 Spotfire - 사용자교육 고급편은 기초편에서 간단하게 다루었던 기능들의 다양한 활용방법, 계산된 칼럼에 활용할 수 있는 Spotfire 함수, Spotfire에서 제공하는 통계분석 기능 등을 학습하는 과정입니다. 그 중 첫번째 파트에서는 시각화 차트에 대한 심화 과정과 시각화 화면을 설정하는 방법들에 대해 알아봅니다.

본 과정은 반도체 제조 데이터를 기반으로 Bin 데이터 현황 분석, Wafer Defect Map 패턴 분석, 수율과 공정 파라미터 간 연관성 분석까지 수행하는 실전 분석 과정입니다. 단순 시각화를 넘어, 패턴 유사도 분석과 군집화 기법을 활용하여 불량 유형을 분류하고 공정 변수와 수율 간 관계를 데이터 기반으로 해석하는 방법을 학습합니다. 실무에서 활용 가능한 대시보드를 직접 구현하며, 반도체 제조 데이터를 분석하는 구조적 접근 방식을 익히는 데 초점을 둡니다.

본 과정은 임상시험(Clinical Trial) 데이터를 기반으로 피험자 특성 분석, 이상반응(AE) 분석, 치료 효과 비교 및 통계 기반 시각화를 수행하는 실전 분석 과정입니다. 단순 시각화가 아닌, 임상 데이터 구조를 이해하고 시험군–대조군 비교, 안전성·유효성 지표 분석을 Spotfire를 활용하여 구현하는 방법을 학습합니다.

본 과정은 반도체 제조 데이터를 기반으로 Bin 데이터 현황 분석, Wafer Defect Map 패턴 분석, 수율과 공정 파라미터 간 연관성 분석까지 수행하는 실전 분석 과정입니다. 단순 시각화를 넘어, 패턴 유사도 분석과 군집화 기법을 활용하여 불량 유형을 분류하고 공정 변수와 수율 간 관계를 데이터 기반으로 해석하는 방법을 학습합니다. 실무에서 활용 가능한 대시보드를 직접 구현하며, 반도체 제조 데이터를 분석하는 구조적 접근 방식을 익히는 데 초점을 둡니다.

본 과정은 임상시험(Clinical Trial) 데이터를 기반으로 피험자 특성 분석, 이상반응(AE) 분석, 치료 효과 비교 및 통계 기반 시각화를 수행하는 실전 분석 과정입니다. 단순 시각화가 아닌, 임상 데이터 구조를 이해하고 시험군–대조군 비교, 안전성·유효성 지표 분석을 Spotfire를 활용하여 구현하는 방법을 학습합니다.