DataLab ist ein kompaktes Statistikprogramm zur explorativen Datenanalyse. Weitere Informationen finden Sie auf den DataLab Webseiten ....



Einführung

Die Analyse von Daten ist meist ein Zweischrittprozess. Zuerst muss der Wissenschaftler die innere Struktur der Daten erforschen, um eine Idee zu bekommen, wie weiter vorzugehen ist. Danach wird in Abhängigkeit von der Fragestellung entweder entsprechende Hypothesen getestet und/oder entsprechende Modelle erstellt. DataLab legt besonderen Wert auf den ersten Aspekt der Datenanalyse in dem es explorative Methoden unterstützt und viele Möglichkeiten der Visualisierung anbietet.

DataLab unterscheidet sich von anderen statistischen Paketen dadurch, dass es nicht den Anspruch erhebt, alle statistischen Techniken abzudecken. Darüber hinaus wurde DataLab absichtlich so angelegt, dass es nicht ein voll ausgestattetes, aufgeblasenes Paket ist, sondern ein praktisches und übersichtliches Hilfsmittel für den alltäglichen Umgang mit experimentellen Daten. Es bietet nur die fundamentalen Methoden, und die Auswahl dieser Methoden wurde sicherlich durch die persönlichen Bedürfnisse des Autors beeinflusst.

Das System basiert auf einer mächtigen, aber einfach zu benützenden Benutzeroberfläche. DataLab bietet eine Toolbox an wichtigen Methoden, mit denen Daten bearbeitet, visualisiert und interpretiert werden können.

Hier sind einige der Funktionen, die DataLab bietet:

  • Import und Export von Daten in verschiedenen Formaten
  • integrierter numerischer Dateneditor
  • eine große Anzahl an Diagrammtypen: Punktdiagramme, Liniendiagramme, Spektren, x-y-Diagramme, Konturlinien, Histogramme, Boxplots, Tabellenüberblick, Streuplots, Normalwahrscheinlichkeitsplots, etc.
  • 3D-Rotation der Daten auf dem Bildschirm
  • Farbkarten zur Darstellung von dreidimensionalen Abhängigkeiten
  • Visualisierung und Analyse von Zeitserien
  • integrierte Mathematik-Funktion ermöglicht es Messdaten zu bearbeiten
  • statistische Tests (t-Test, F-Test, Kolmogorov-Smirnov, Dean-Dixon, Korrelationstest, etc.)
  • mathematische/statistische Funktionen: lineare Regression mit verschiedenen Funktionen (Gerade, Polynome, Hyperbel, etc.), Rangkorrelation, multiple lineare Regression, Hauptkomponentenanalyse, neuronale Netzwerke, KNN-Modellierung, hierarchische Cluster (Dendrogramme), Zufallszahlengenerator, Integration von Signalen, Fouriertransformation, Filter, Glättung
  • automatische Merkmalsauswahl: Vorwärtsseletion (MLR), schrittweise Regression, wachsende neuronale Netzwerke
  • Diagrammfenster sind in Größe und Farbe frei wählbar
  • Vergrößern/Verkleinern und Verschieben von Daten
  • Daten können durch zusätzliche Klasseninformationen markiert werden
  • Achsen und Titel der Graphen, sowie einzelne Daten können beliebig beschriftet werden
  • Sortieren und Mischen der Daten
  • Matrix-Clipboard ermöglicht flexibles Umorganisieren von Daten
  • Digitalisierung von Messkurven unterstützt die Umwandlung von gedruckten Diagrammen in digitale Daten
  • Automatische Update-Funktion


Last Update: 2012-Jul-25