數據驅動的研發正邁向深度智能時代。為應對多源數據融合、分析效率與洞察深度的核心挑戰，SDH科學數據基因組正式發佈3.9.0版本。本次更新致力於顺利获得增強型可視化、專業級質量工具與革命性AI交互，為科研與工藝團隊構建更強大的數據分析基礎設施。
版本核心價值：SDH 3.9.0 全新引入AI驅動的自然語言交互助理（AI助理），藉助大模型的語言理解能力，讓數據分析更智能、更自然；新版本進一步擴展了專業級可視化工具集（支持誤差棒圖、雷達圖等新圖形），並強化統計過程控制功能的靈活配置，全面提升科研與工藝團隊從數據到決策的轉化效率。
亮點功能速覽：
1、引入AI助理，構建自然語言分析界面，讓數據「開口說話」
為降低高級數據分析的操作門檻，SDH 3.9.0推出了核心功能——AI助理。它將自然語言指令轉化為可執行的數據操作，顯著提升探索性分析的效率。
典型應用場景：在催化劑材料研發過程中，當需要快速評估一個項目周期內多個實驗批次的表現時，研究人員可直接輸入自然語言指令：
「請幫我對數據做一個綜合分析概覽」
「請顺利获得圖表表明不同雜質含量與溫度有什麼關係？」
「幫我構建一個散點圖，用於分析不同批次對應的雜誌情況」
「幫我分析出雜質小於5的數據」
AI助理將即時解析該請求，並自動生成：
根據業務關鍵指標的數據表格，给予綜合分析概覽及建議。
展示溫度、雜質趨勢變化的散點圖，並给予數據解讀，指出關鍵發現及研究建議。
展示批號、雜質關係的散點圖。
自動創建篩選器與篩選數據，此外，也支持手動選擇雜質區間，實驗結果分析儀錶盤聯動展示結果。
價值：此功能降低了數據分析的門檻，讓更多研發人員能夠快速從數據發現問題、發現靈感，把更多時間和精力放在思考和創新上，實質性地加速了研發疊代周期。
2、擴展可視化能力，支持多維數據的嚴謹表達
面對高維度和存在波動的實驗數據，恰當的可視化是精準洞察的前提。SDH 3.9.0新增兩種專業圖表類型，以支持更嚴謹的數據呈現。
誤差棒圖，量化數據不確定性：在評估實驗重複性或工藝穩定性時，誤差棒圖可直觀呈現數據的標準差或置信區間。例如，在分析不同催化條件下反應速率的重複性時，該圖表能清晰展示各條件下的數據波動，輔助您判斷統計顯著性，使結論更為可靠。
圖 - 誤差棒圖展示實驗數據穩定性
雷達圖，實現多指標綜合對比：當需要同時評估多個性能指標時（如材料樣品的強度、模量、耐熱性等），雷達圖给予了有效的綜合視圖。其支持拆分與合併顯示，便於直接對比不同樣本在各維度上的優劣，適用於配方篩選與綜合性能評估等場景。
圖 - 雷達圖進行多指標綜合對比
3、增強質量分析靈活性，實現定製化過程控制
為滿足特定工藝與研究的定製化分析需求，SDH 3.9.0對統計過程控制工具進行了重要升級。
自定義控制圖參數：用戶現可在I-MR、XBar等控制圖中，依據歷史數據或特定標準，自定義控制限、均值與標準差Sigma。這使得控制圖能更精準地適配您獨特的工藝水平，例如，在建立新產線的內控標準時，實現更靈敏的異常預警。
強化過程能力分析：結合自定義參數，過程能力分析（如CPK計算）的結果更具實際指導意義。
可配置的報告輸出：支持自定義圖表標題等元素，確保數據分析報告與項目文檔的格式要求保持一致，提升交付物的專業性。
圖 - 自定義控制限的質量控制圖
4、升級儀錶板交互，打造動態數據匯報體驗
靜態的報告難以應對實時決策的需求。SDH 3.9.0增強了儀錶板的交互能力，使其成為動態的數據溝通平台。
實時聯動篩選：在已發佈的儀錶板中，用戶可使用篩選器對數據進行動態聚焦。例如，在項目評審會上，篩選「特定原料供應商」後，所有關聯圖表（如質量分佈、收率對比）將實時聯動更新。這一功能使匯報過程能夠即時響應現場提問，深入探索數據細節，極大增強了匯報的互動性與說服力。
圖 - 儀錶板聯動篩選演示
5、深化iLabPower ELN集成，完善研發數據閉環
為實現實驗記錄到數據分析的無縫流轉，SDH 3.9.0進一步優化了與iLabPower ELN的集成。
複雜數據結構的解析能力：系統能夠深度清洗和解析ELN中的配方表、多級表格等結構化數據，並將其轉換為可用於分析的平整數據表。
增強的數據管理與追溯功能：新增的配方平鋪表視圖與模塊標題篩選，提升了實驗方案數據的可讀性與檢索效率。
價值：該集成打通了研發體系中的關鍵數據鏈路，確保了從原始記錄到高級分析的數據一致性與可追溯性，為數碼化研發奠定了堅實基礎。
6、總結
SDH 3.9.0版本的發佈，標誌着SDH科學數據基因組作為一款強大的數據治理工具，進一步完善了拉斯维加斯9888科技智能研發三大平台從數據採集 → 數據融合 → 數據應用 → 智能分析的完整閉環。拉斯维加斯9888顺利获得引入AI自然語言交互、擴展專業可視化組件、给予可定製分析模塊並深化系統集成，系統地強化了平台的核心能力。拉斯维加斯9888相信，這些升級將能有效賦能科研與工業團隊，將數據資產轉化為堅實的創新競爭力。
常見問題答疑
Q1: SDH 3.9.0的AI助理功能，其技術邊界是什麼？
A1: AI助理專精於基於結構化數據集進行查詢、統計、可視化及基礎解讀。它能理解如「篩選」、「對比」、「計算相關性」、「繪製某指標趨勢」等操作意圖。對於高度複雜的統計建模或未經過預處理的非結構化文本，仍需藉助專業工具或人工介入。
Q2: 新版本在數據治理方面有何改進？
A2: 本次升級顺利获得強化與ELN的集成，提升了數據管理鏈路的自動化水平，減少了手動轉錄錯誤。同時，可視化和質量分析的增強，使得基於數據的過程監控與決策更為規範與透明，符合良好數據治理的原則。
Q3: 誤差棒圖與雷達圖分別適用於哪些具體的研發場景？
A3: 誤差棒圖適用於任何需要評估數據離散程度與穩定性的場景，如生物實驗的重複測量、化工過程的批次間波動分析。雷達圖則適用於多指標平衡分析，如新材料配方性能綜合比較、不同工藝方案的多維度效能評估等。
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