Spotfire 응용편 - 반도체

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.

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.

Spotfire 응용편 - 2차전지 과정은 2차전지 제조 공정 데이터를 기반으로 제품 Tray 단위 품질 모니터링과 공정 통합 분석 화면을 직접 구현하는 실전 분석 과정입니다. 단순 기능 학습이 아닌, 실제 품질 데이터와 공정 데이터를 활용하여 품질 이상 원인 분석을 위한 분석 화면을 설계하고 구축하는 방법을 학습합니다. 기초 기능 설명은 생략하고, 실무에서 바로 활용 가능한 데이터 구조 이해와 분석 화면 구성에 집중합니다.

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 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 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 첫번째 파트에서는 시각화 차트에 대한 심화 과정과 시각화 화면을 설정하는 방법들에 대해 알아봅니다.

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.

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.

Spotfire 응용편 - 2차전지 과정은 2차전지 제조 공정 데이터를 기반으로 제품 Tray 단위 품질 모니터링과 공정 통합 분석 화면을 직접 구현하는 실전 분석 과정입니다. 단순 기능 학습이 아닌, 실제 품질 데이터와 공정 데이터를 활용하여 품질 이상 원인 분석을 위한 분석 화면을 설계하고 구축하는 방법을 학습합니다. 기초 기능 설명은 생략하고, 실무에서 바로 활용 가능한 데이터 구조 이해와 분석 화면 구성에 집중합니다.