01.09.2023   
Академия StatSoft
Новые успехи Академии StatSoft в области фармацевтики и медицины. Специалисты крупной компании прошли интенсивное обучение в СтатСофт и оставили отзыв...

12.08.2023   
Практика в StatSoft
Летом 2023 года в СтатСофте с успехом прошла практика студентов НИУ ВШЭ МИЭМ факультет "Прикладная математика"

01.08.2023   
Круглый стол: Цифровизация промышленности России
Современные методы управления качеством и контроля технологических процессов: методология, технология, кейсы...

18.06.2023   
Statistica для фармакологии
Успешная цифровизация фармацевтического производства CSL Behring – с помощью Statistica Enterprise...

03.08.2022   
Открытие нового Учебного Центра StatSoft
Уникальный опыт, продуманные программы, отработанные методики, тщательно подобранные примеры и упражнения по анализу данных в Statistica...

16.12.2020   
Экономика 4.0: Цифровизация пищевой промышленности
Новый экономический уклад и цифровизация экономики предполагает использование всей полноты данных, накопленных на предприятиях...

07.09.2020   
Академия StatSoft провела тренинг по анализу данных с использованием нейронных сетей для ПАО "Северсталь"
Нейронные сети для построения предсказательных моделей в металлургической отрасли...

11.06.2020   
Инновационные технологии Data Science в металлургии
Построение предиктивных моделей потребления электроэнергии в металлургии с помощью технологий AI/ML, классических и нейросетевых методов Statistica

18.05.2020   
Уникальные достижения StatSoft в области машинного обучения и построения предсказательных моделей в металлургии
Предиктивные модели для прогнозирования механических свойств стали

13.05.2020   
Геозондирование: разведочный анализ данных каротажа
Всесторонний анализ геологических данных с помощью инструментов Statistica

07.05.2020   
Предсказательные модели для цементирующих растворов нефтяных и газовых скважин
Актуальная задача в промышленности, строительстве и нефтедобывающей отрасли

30.04.2020   
Построение предиктивных моделей авиаперевозок с помощью методов добычи данных
Методы машинного обучения и нейронных сетей Statistica позволяют строить эффективные предиктивные модели

30.04.2020   
Предсказательные модели процесса огневого рафинирования меди
Как с помощью точных предиктивных моделей повысить эффективность производства без капитальных затрат в основное оборудование

Новые ресурсы

Уникальный мультимедийный портал StatSoft демонстрирует всю мощь компьютерной аналитики в промышленных приложениях, позволяя изучать свойства материалов, оптимизировать процессы и решать другие важные задачи.

StatSoft запустил глобальный портал по Data Mining
в новом мультимедийном формате, основу которого составляют видеоролики, позволяющие в экспресс-режиме познакомиться с технологиями Data Mining
и их эффективным применением в бизнесе, промышленности, финансах, медицине...

Новые материалы

Беседа о геостатистике и современных методах анализа геологических данных с профессором Университета Хериот-Ватт (Эдинбург) Демьяновым В.В.

Мировой лидер по производству титана выбирает решения StatSoft серии STATISTICA Quality Control

Методы анализа и управления запасами многономенклатурной продукции

Система Energy-Forecast. Прогнозирование потребления электроэнергии промышленным предприятием

Data Mining. Новые достижения: Обнаружение взаимодействий между лекарствами

Применение методов кластеризации STATISTICA
в геологии

Интерполяция сплайнами: пример построения сплайна
в программе STATISTICA

Статистический анализ энергетического рынка Европы: природный газ, электроэнергия, нефтепродукты

Ассоциативные правила Data Mining: Анализ продаж электронной и бытовой техники

Новые книги

От автора бестселлера «Искусство анализа данных...» научного директора StatSoft В.П. Боровикова «Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на Statistica». Подробнее

Популярно и увлекательно освещены современные возможности анализа данных и машинного обучения, являющегося трендом современной компьютерной аналитики. В изложении упор сделан на понимании методов и их применении к практическим задачам.