CATPAC II文本分析軟體
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類別研究分析軟體
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介紹CATPAC 是一個智能程序，可以閱讀任何文本並總結其主要想法。它不需要預編碼，也不需要語言假設。它在世界上許多世界上最重要的期刊上都有出色的研究記錄。到目前為止，這個世界上最大的數據是文本。與數字或分類尺度不同，文本允許人們以他們希望的任何方式表達自己。但是對文本的分析特別耗時並且受到讀者偏見的影響。Catpac克服了這兩個問題。
CATPAC II
By far, the largest body of data on the planet is text. Unlike numerical or categorical scales, text allows people to express themselves in any way they wish. But the analysis of text is particularly time consuming and subject to the biases of the reader. Catpac overcomes both these problems.
Automatic Clustering / Coding
CATPAC is fast! Use it to read too much text, like the feedback from popular websites -- text that usually goes unread because you can't afford the time or people to read it all. Unlike ordinary text analysis software, CATPAC doesn't require you to make up a coding scheme -- it's fully automatic.
Respected Worldwide
CATPAC can read any language that can be coded into ASCII or RTF. Developed by an internationally renowned scientist, CATPAC is used all over the world in business, government, and scientific research. CATPAC is supported by a large and growing list of scientific and scholarly publications in leading refereed journals, books, theses and dissertations worldwide.
系統需求
CATPAC II文本分析軟體
到目前為止，地球上最大的數據主體是文本。與數字或分類標尺不同，文本允許人們以自己希望的任何方式表達自己。但是對文本的分析特別耗時，並且受讀者的偏見的影響。Catpac克服了這兩個問題。
自動聚類/編碼
CATPAC 很快！用它來閱讀過多的文本，例如來自流行網站的反饋-文本通常由於您沒有時間或人們無法閱讀全部內容而無法閱讀。與普通的文本分析軟件不同，CATPAC不需要您編寫編碼方案-它是全自動的。
享譽全球
CATPAC 可以讀取可以編碼為ASCII或RTF的任何語言。由國際知名科學家開發的CATPAC在全世界的商業，政府和科學研究領域得到廣泛應用。CATPAC得到了全球領先的參考期刊，書籍，論文和學位論文中越來越多的科學和學術出版物的支持。
MODDE 13 實驗計劃與分析軟體
MODDE引導您完成您的試驗設計（DOE）設計的設置和支持你在隨後的數據分析。對於醫藥和其他關鍵應用領域，因為任何人在產品開發都知道，把事情從一開始就是一個挑戰。特別是有這麼多的參數來考慮。對於像醫藥產業領域的成果是至關重要的，競爭是激烈的，你需要的工具，你可以肯定將讓你在市場上的時間。
ACBC 自適選擇聯合分析軟體
ACBC是一種新的偏好建模方法，利用了CBC(Choice-Based Conjoint）和ACA（Adaptive Conjoint Analysis）的最佳方面。 自適應選擇面試是一種互動體驗，根據每個人的偏好和意見進行定制。CBC/ACA是Teechart旗下久負盛名的聯合分析（Conjoint Analysis）軟體，聯合分析也稱為結合分析。CBC/ACA可以獲得水平的效用值，屬性的相對重要程度，市場細分，預測市場偏好份額等分析結果。
CAFE 實驗計劃法軟體
實驗計劃法軟體CAFE (Computer-Aided Formula Environment)為一套實驗設計軟體，可靠的模型驗證方式 ：傳統的DOE或田口方法不區分樣本內、樣本外實驗數據之作法，其誤差被嚴重低估。CAFE採用交叉驗證法，可以在不需要增加實驗數目下，達到區分樣本內、樣本外的效果，使誤差能被準確估計。