Spotfire - ユーザートレーニング基礎

本過程は、臨床試験（Clinical Trial）データに基づき、被験者の特性分析、有害事象（AE）分析、治療効果の比較、および統計ベースの視覚化を行う実践的な分析コースです。 単なる視覚化ではなく、臨床データの構造を理解し、試験群と対照群の比較、安全性・有効性指標の分析をSpotfireを活用して実装する方法を学習します。

本課程は、半導体製造データを基に、Binデータの現状分析、Wafer Defect Mapのパターン分析、歩留まりと工程パラメータ間の関連性分析までを行う実践的な分析コースです。 単なる可視化にとどまらず、パターン類似度分析やクラスタリング手法を活用して不良タイプを分類し、工程変数と歩留まりの関係をデータに基づいて解釈する方法を学習します。 実務で活用可能なダッシュボードを自ら構築し、半導体製造データを分析するための構造的なアプローチを習得することに重点を置いています。

Spotfire応用編 - 二次電池コースは、二次電池の製造工程データに基づき、 製品トレイ単位の品質モニタリングと工程統合分析画面を直接構築する実践的な分析コースです。 単なる機能学習ではなく、実際の品質データと工程データを活用して、 品質異常の原因分析のための分析画面を設計・構築する方法を学習します。 基礎機能の説明は省略し、実務で即座に活用可能なデータ構造の理解と分析画面の構成に集中します。

ビジュアライゼーションソリューションSpotfire – ユーザー教育の上級編は 基礎編で簡単に取り上げた機能の多様な活用方法、 計算された列に活用できるSpotfire関数、Spotfireが提供する統計分析機能、RとPythonを連動して統計分析機能を活用する方法を学習する過程です。 そのうち5番目の部分では、SpotfireにRとPythonを連動する機能を利用して、統計分析のより多くのアルゴリズムとそれをSpotfireで使用する機能について紹介します。

視覚化ソリューションSpotfire - ユーザー教育の上級編は、基礎編で簡単に扱った機能の多様な活用方法、計算されたカラムに活用できるSpotfire関数、Spotfireが提供する統計分析機能などを学習する過程です。 そのうちの3番目のパートでは、必要に応じてSpotfireで利用される関数（Custom Expression）について学び、プロパティコントロールの挿入（Insert Property Control）などのテキスト領域（Text Area）を編集する方法を学びます。

視覚化ソリューションSpotfire - ユーザー教育の上級編は、基礎編で簡単に扱った機能の多様な活用方法、計算されたカラムに活用できるSpotfire関数、Spotfireが提供する統計分析機能などを学習する過程です。 そのうちの2番目のパートでは、必要に応じてデータを変形（Transform）して加工するデータハンドリング（Data Handling）中心に学習します。

視覚化ソリューションSpotfire - ユーザー教育の上級編は、基礎編で簡単に扱った機能の多様な活用方法、計算されたカラムに活用できるSpotfire関数、Spotfireが提供する統計分析機能などを学習する過程です。 そのうちの最初の部分では、視覚化チャートの深化プロセスと視覚化画面を設定する方法について学びます。

視覚化ソリューションSpotfire - ユーザー教育の上級編は、基礎編で簡単に扱った機能の多様な活用方法、計算されたカラムに活用できるSpotfire関数、Spotfireが提供する統計分析機能などを学習する過程です。そのうち4番目のパートでは、Spotfireに組み込まれた統計分析機能を利用してデータ相関性を分析する方法と、以前のパートで扱っていなかったその他の機能について紹介します。