Pythonで実験・計測データを解析します

Pythonを用いた実験・計測データの解析、信号処理、数値計算プログラムの開発を承ります。 九州大学大学院で核融合・プラズマ分野の研究に取り組んでおり、実験データの前処理、数値解析、物理モデルに基づいた計算などを行っています。 単なるデータの集計やグラフ作成にとどまらず、データの特性や解析目的を踏まえた処理方法の検討、アルゴリズムの実装、計算結果の検証まで対応します。 【対応可能な業務】 ■ 信号処理・実験データ解析 ・時系列データのノイズ除去 ・ローパス、バンドパス、ノッチフィルタ等の適用 ・ベースライン補正、ドリフト補正 ・数値積分、微分、特徴量抽出 ・周波数解析、FFT ・測定データの可視化、比較 ■ 数値解析・アルゴリズム開発 ・最小二乗法、フィッティング ・パラメータ推定、最適化計算 ・逆問題の数値的解析 ・数値モデルのPython実装 ・計算結果の精度、妥当性の確認 ・既存の解析プログラムの改善 ■ Pythonプログラム開発 ・CSV、Excelなどのデータ処理 ・解析作業の自動化 ・複数データの一括処理 ・解析結果のグラフ出力 ・再利用可能な解析スクリプトの作成 【基本サービス】 基本料金：8,000円 以下のような小規模な解析を想定しています。 ・CSV等のデータ1種類 ・事前に合意した解析処理1種類 ・解析結果のグラフ1〜2点 ・解析結果のデータ出力 ・処理方法と結果についての簡単な説明 プログラムのソースコード納品、複数の解析手法の比較、複雑なアルゴリズムの開発については、内容に応じて別途お見積もりいたします。 【このような方におすすめ】 ・実験データに含まれるノイズを適切に除去したい ・測定データの解析処理を自動化したい ・数値計算アルゴリズムを実装したい ・既存のPythonコードを改善したい ・解析結果の妥当性を確認したい ・研究開発に必要なデータ処理を依頼したい 【ご依頼の流れ】 ① 解析目的、データ形式、希望する処理内容をヒアリング ② 技術的な実現可能性と作業範囲を確認 ③ お見積もり・ご購入 ④ Pythonによる実装・解析 ⑤ 結果の確認・納品 【大切にしていること】 解析では、数値が得られることだけでなく、その結果がどのような前提条件や計算手法に基づいているかを重視しています。 必要に応じて解析手法の限界や注意点も説明し、再現性のある処理を心がけます。 ※解析内容、データ量、必要な計算時間によって料金・納期は変動します。 ※特定の解析結果や研究上の結論を保証するものではありません。 ※研究データの捏造・改ざん、不適切な成果の代行には対応いたしません。 ※機密情報を含むデータについては、事前に取り扱い方法をご相談ください。 まずは「こういうデータを解析したい」という段階から、お気軽にご相談ください。