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計算事例

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Experimental Data Preprocessing Automation

概要

実験データを解析可能な形へ整える

実験データの自動整形と解析前処理 の概要図

概要図

装置出力、手入力台帳、試験票などをまとめ、解析前処理を標準化する事例です。

研究所や試験部門では、装置出力 CSV、Excel 台帳、LIMS 抜粋、手入力の補足シートなど、異なる形式のデータが混在しがちです。そのままでは列構成や単位が揃わず、毎回人手で加工する必要があります。
本事例では Pipeline Pilot を用いて、複数の入力形式を同一ルールで読み込み、列名統一、単位換算、欠損補完、カテゴリ標準化、不要行削除を自動化します。解析担当者が毎回同じ整形作業を繰り返さなくてよい状態を目指します。
想定する利用コレクションは Data Access and Reporting Collection、Data Transformation 系コンポーネント、Text Analytics Collection です。ファイル形式の差異吸収や文字列ルール処理に強く、定型フロー化しやすいテーマです。

要点

前処理で吸収したい差異

実験データの自動整形と解析前処理 の詳細図

詳細図

実務データで頻出する揺れを、ワークフロー側で吸収できるようにします。

  • 列名・単位の統一 試験部門や装置ごとに異なる列名、温度や濃度の単位を統一し、比較可能な形へ揃えます。
  • 欠損値と異常値の扱い 欠測を除外するのか補完するのか、明らかな外れ値をどう扱うかをルール化します。
  • 試験条件メタデータの付与 担当者、装置、ロット、試験日、測定法などを付加し、後続解析で条件別比較ができるようにします。
  • 再利用可能な出力形式 機械学習、統計解析、レポート出力へそのまま受け渡せる整形済みテーブルを作成します。

効果

標準化による実務メリット

実験データの自動整形と解析前処理 の活用イメージ

活用イメージ

前処理をワークフロー化することで、解析担当者ごとの差分を減らし、同じ入力に対して同じ出力を安定して得られるようになります。これにより、後段の解析結果の比較やレビューもしやすくなります。
また、今後データ源が増えた場合も、読込部と変換部を追加するだけで既存フローへ組み込みやすく、実験データ活用基盤として継続的に拡張できる構成です。

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