Unscrambler是可分析和交互式可视化工具进行建模，预测和，从而开发产品，它可分析大型和复杂数据集。

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UnscramblerX拥有效户敦睦的图形界面，为多变量数据分析（MVA）和尝试设计（DoE）职能，

UnscramblerX能够接触到宽泛的数据分析人员和过程节造利用法式，同时仍对光谱和感官数据分析用户，这款软件被宽泛用于钻研和工业利用，如，过程理解，质量监控，产品配方，代谢组学和感触科学。具体示例，原资料鉴别，需要驱动配方，实时过程和质量节造。

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Unscrambler X在多变量分析（MVA）和尝试软件设计方面，它是数据分析师，钻研人员和工程师的工具。他们必要使用多变量分析的职能分析大型复杂数据集。宽泛的多元回归，预测和分类步骤，统计和统计测试，拥有实时可视化和易于变换选项的交互式数据预处置？芍苯哟覧xcel拖放数据，并在软件中预览。该规划还接受来自分析仪器和工艺设备的数据。

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The Unscrambler?X重要职能

1. 尝试设计

通过Design-Expert对产品或流程进行突破性改进，并与Unscrambler X绑缚在一路Ｄ芄簧秆〕煞帧⒐ひ丈柚，产品配方Ｄ芄煌ü盍殉煞掷创χ媚岩耘ぷ某煞。用统计学或多元步骤钻研Expert的尝试设计。

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2. 多元分析

宽泛的多元回归，预测和分类步骤，统计和统计测试，实时可视化和易于转换的交互式数据预处置。

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3. 数据导入

通过软件预览按钮，能够从Excel中拖放数据。该过程还接受来得意领域的分析仪器和工艺设备的数据。

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4. 用户界面

用户界面易于浏览，基于项主张工作流将有关的数据集，了局和图表放在一路，以便找到所需的信息。

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职能

工业数据构建的分析

多元步骤，机械进建和尝试设计，拥有的光谱学和化学计量学职能。

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导入类型的数据

导入来自分歧类型的数据，例如，资料，传感器，过程和光谱数据，并增长新体式。

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Python新步骤

Python提供了剧本供Unscrambler使用，并提供了导入，预处置和机械进建的步骤。

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设计处置

从设计到出产的步骤，使用Design-Expert?进行的高档尝试设计。

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基于项主张工作流程

基于项主张工作流程和职能可简化分析过程的阶段。

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安全合规

切合性模型，电子署名，用户身份验证和审核跟踪，切合21 CFR Part 11和EU Annex 11

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为解决复杂问题而设计

分析，交互式图形和可视化职能和光谱学和化学计量学职能。

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Unscrambler的多元分析职能来解决复杂的问题，并拥有光谱学和化学计量学职能。从2分歧的步骤中进行选择，以分析数据，如，尝试设计（DOE），索求性数据分析，主成分分析（PCA）和类比的软建模（SIMCA）。此表，Python还提供了用于Unscrambler的接见权限，和用于导入，预处置和机械进建的步骤。通过交互式图形和可视化索求和验证模型，以改进产品开发，产品质量和流程效能。

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质量数据进行分析

导入和筹备大型和复杂的数据集

使用Unscrambler分析数据，导入来自分歧体式的类型的数据，例如，资料，传感器，过程和光谱数据。使用职能进行数据索求，转换。散射校对和光谱转换，数据质量和分析了局。

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使用Design-Expert简化尝试设计

对产品或过程进行改进

Unscrambler随附有Design-Expert?，这是用于设计试验的行业工具，可对产品或过程进行改进。您能够筛选成分，还能够找到过程设置以获得职能和产品配方。使用可旋转的3D图查看响应表表。在交互式2D图形上设置象征并浏览概括；并使用数值职能。

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