मापों को [0, 1] में स्केल करें

अगले विश्लेषण के लिए माप तैयार करने को हर संख्यात्मक कॉलम का अलग रूपांतरण करें।

मार्गदर्शिकाएँ · वर्कशीट और डेटा उपकरण · 4 मिनट का पाठ

ऐप के कमांड, वर्कशीट के पहचानकर्ता और उदाहरण डेटा के मान अपने मूल रूप में हैं। स्क्रीनशॉट, चार्ट और डाउनलोड अंग्रेज़ी में हैं। वैज्ञानिक उदाहरणों में मूल दशमलव बिंदु और हज़ारों के लिए अल्पविराम सुरक्षित हैं; वेबसाइट की कीमतें और गिनती स्थानीय स्वरूप में दिखाई जाती हैं।

उदाहरण: सुखाने के बैच

सुखाने के एक अध्ययन में 48 बैचों का गीला द्रव्यमान, इनलेट तापमान, सुखाने का समय और बिजली की खपत दर्ज की गई है। हर माप का रूपांतरण इसी नमूने के मानों से करें।

सुखाने के बैचों के माप डाउनलोड करें (CSV)

यही उदाहरण Help में इस्तेमाल किया गया है। CSV में आयात किए जाने वाले माप हैं। चार संख्यात्मक कॉलम की इकाइयाँ kg, °C, मिनट और kWh हैं; batch_id से बैच की पहचान होती है।

1. विश्लेषण बनाएँ

साइडबार में Data utilities खोलें, Standardize & Normalize चुनें और विश्लेषण को नाम दें। New blank worksheet और Create analysis चुनें।

2. डेटा आयात करें

Worksheet में Import चुनें। डाउनलोड की गई फ़ाइल चुनें या उसकी सामग्री पेस्ट करें। विभाजक के लिए Comma, दशमलव चिह्न के लिए Decimal dot और First row contains column names चुनें। आयात का पूर्वावलोकन देखें, फिर Import into worksheet चुनें।

3. इनपुट कॉलम चुनें

Inputs में Variables to transform का कॉलम चयन खोलें। wet_batch_mass_kg, inlet_temperature_c, drying_time_min और electricity_kwh इसी क्रम में चुनें। ज़रूरत हो तो क्रम ठीक करने के लिए ऊपर और नीचे के तीर इस्तेमाल करें।

batch_id को न चुनें; वह बैच का पहचानकर्ता है, माप नहीं।

4. विधि और आउटपुट के नाम तय करें

Method में Scale to [0,1] चुनें। Output names में हर मूल कॉलम का संबंधित नाम दर्ज करें।

मूल कॉलमआउटपुट नाम
wet_batch_mass_kgwet_batch_mass_kg_minmax
inlet_temperature_cinlet_temperature_c_minmax
drying_time_mindrying_time_min_minmax
electricity_kwhelectricity_kwh_minmax

गंतव्य वर्कशीट और 4 new columns वाली सूचना जाँचें। मूल कॉलम बने रहते हैं।

मानकीकरण और सामान्यीकरण: उदाहरण के कॉलम चयन और सेटिंग के साथ Inputs
Inputs में चुने गए चार मूल कॉलम, Scale to [0,1] विधि और चार आउटपुट नाम। पूरे आकार की छवि देखें (नए टैब में खुलेगा)

5. रूपांतरण करें

Transform चुनें, फिर Results खोलें। मूल कॉलम के साथ चार नए कॉलम देखने के लिए Worksheet खोलें। हर सफल रूपांतरण नए कॉलम जोड़ता है; उसे दोहराने से पहले का आउटपुट बदला नहीं जाता है।

6। परिणामों की व्याख्या करें

  1. मूल डेटा का सारांश पढ़ें

    सारांश चार मूल कॉलम का वर्णन करता है; हर एक में 48 मान हैं और कोई रीडिंग अनुपस्थित नहीं है। द्रव्यमान का औसत 45.4906 kg, नमूने का मानक विचलन 7.00915 kg और देखा गया मान-क्षेत्र 32.57–66.24 kg है।

  2. रूपांतरण समझें

    हर कॉलम के देखे गए न्यूनतम को 0 और अधिकतम को 1 में बदलें। उनके बीच के मान उस नमूने के मान-क्षेत्र के भीतर स्थान दिखाते हैं। यह प्रतिशतक या स्वीकृति पैमाना नहीं है।

  3. पहला रूपांतरित बैच पढ़ें

    हर कॉलम के लिए, स्केल किया गया मान = (मान − मूल न्यूनतम) / (मूल अधिकतम − मूल न्यूनतम)। पहला 50 kg द्रव्यमान (50 − 32.57) / (66.24 − 32.57) ≈ 0.5177 बनता है। यह देखे गए द्रव्यमान मान-क्षेत्र में आधे से कुछ आगे है, 51.77वें प्रतिशतक पर नहीं। हर दूसरा कॉलम अपना न्यूनतम और अधिकतम इस्तेमाल करता है।

  4. अगला विश्लेषण चुनें

    चारों माप अब अपने नमूना मान-क्षेत्रों पर आधारित 0–1 पैमाना साझा करते हैं। 1 का मान देखा गया अधिकतम बताता है, ग्राहक की सीमा नहीं; भविष्य के माप मूल मान-क्षेत्र के बाहर हो सकते हैं। अगले विश्लेषण में नए कॉलम स्पष्ट रूप से चुनें। स्केलिंग डेटा का वितरण सामान्य नहीं बनाती, निर्भरता नहीं हटाती और स्वीकार्य प्रक्रिया प्रदर्शन स्थापित नहीं करती है।

  5. सहेजी गई प्रक्रिया का संदर्भ बनाए रखें

    सभी 48 पंक्तियाँ बैच क्रम में रहती हैं और मूल डेटा सुरक्षित रहता है। Results में रूपांतरण वैसा दर्ज है जैसा चला था। बाद में वर्कशीट में संपादन या Undo से वर्कशीट बदल सकती है, लेकिन सहेजा गया परिणाम नहीं बदलता है।

और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें

परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।

रूपांतरण का सारांश

मूल कॉलम और आउटपुट कॉलम हर पुराने और नए कॉलम की पहचान करते हैं। वैध मानों की गिनती उपयोग योग्य मूल मापों की है; अनुपस्थित की गिनती अनुपस्थित मापों की है। मूल औसत, मूल मानक विचलन, मूल न्यूनतम और मूल अधिकतम मूल कॉलम को उसकी मापन इकाई में बताते हैं। हर कॉलम के देखे गए न्यूनतम को 0 और अधिकतम को 1 में बदलें। उनके बीच के मान उस नमूने के मान-क्षेत्र के भीतर स्थान दिखाते हैं। यह प्रतिशतक या स्वीकृति पैमाना नहीं है।

उदाहरण का गणना किया गया आउटपुट। अभ्यास प्रति चलाने पर उसकी स्वतंत्र वर्कशीट में नए कॉलम लिखे जाते हैं।

रूपांतरण का सारांश · 4 पंक्तियाँ
मूल कॉलमआउटपुट कॉलमविधिवैध मानअनुपस्थितमूल औसतमूल मानक विचलनमूल न्यूनतममूल अधिकतम
wet_batch_mass_kgwet_batch_mass_kg_minmaxScale to [0,1]48045.49067.0091532.5766.24
inlet_temperature_cinlet_temperature_c_minmaxScale to [0,1]48064.50833.2456757.170.4
drying_time_mindrying_time_min_minmaxScale to [0,1]48030.5944.5197823.0241.72
electricity_kwhelectricity_kwh_minmaxScale to [0,1]48017.12391.7496114.26522.814

रूपांतरित मान

पंक्ति 1 पहला आयात किया गया बैच है। हर कॉलम में उसके रूपांतरित माप हैं और सभी 48 पंक्तियाँ संग्रह क्रम में रखी गई हैं। पहले बैच का द्रव्यमान 50 kg है। 32.57 और 66.24 kg के बीच उसका स्थान स्केलिंग के बाद लगभग 0.5177 देता है। यह देखे गए द्रव्यमान मान-क्षेत्र में आधे से कुछ आगे है।

मूल पंक्ति क्रम में दर्ज मान। निर्यात में पूरी संख्यात्मक परिशुद्धता बनी रहती है।

रूपांतरित मान · 48 पंक्तियाँ
पंक्तिwet_batch_mass_kg_minmaxinlet_temperature_c_minmaxdrying_time_min_minmaxelectricity_kwh_minmax
10.5176720.6541350.5679140.401217
20.07038910.2330830.1459890.112645
30.527770.5864660.7909090.419464
40.5173750.09774440.4251340.469763
50.2839320.7969920.5796790.215815
60.8506090.65413510.854837
70.2931390.5187970.3090910.166569
80.1633500.0711230
910.7669170.9342251
100.2750220.3007520.4834220.192186
110.1081080.436090.3133690.0445666
120.3664980.4060150.3149730.281787
130.389070.1503760.05614970.128904
140.3566970.4887220.166310.274535
150.2773980.7894740.2946520.339455
160.4627260.4285710.3556150.484618
170.2949210.4736840.4117650.255702
180.4184730.9699250.5743320.43549
190.246510.7593980.4133690.231957
200.8134840.6992480.6973260.657387
210.362340.8646620.1342250.279565
220.0451440.36090200.0355597
230.3908520.7218050.6545450.34004
240.1826550.8421050.08877010.239443
250.20790.9172930.3609630.208095
260.2206710.4812030.4197860.157679
270.1508760.4812030.301070.169961
280.5322250.7969920.5352940.496315
290.2759130.3533830.08556150.128553
300.3620430.1729320.2486630.318166
310.478170.6390980.3219250.378524
320.2622510.3157890.2593580.280735
330.2975940.436090.2641710.359106
340.2839320.7593980.2347590.316645
350.3893670.2932330.5727270.369868
360.2655180.3233080.05614970.198503
370.4639140.4511280.5732620.374664
380.4419360.9699250.4320860.403322
390.4948020.7669170.3160430.359457
400.5550940.5112780.678610.369517
410.3558060.4661650.4251340.279799
420.7098310.6165410.498930.586969
430.7505210.6016040.72371
4400.3383460.1588240.0433969
450.3038310.6390980.5294120.315592
460.2456190.8571430.2048130.20248
470.5776660.4962410.6614970.559364
480.5800420.6541350.9176470.589894

7। रिपोर्ट बनाएँ

Transformation summary और Transformed values की सभी पंक्तियाँ सहेजें। चुनी गई विधि, मूल कॉलम और आउटपुट नाम दर्ज करें। सारांश मूल मापों का वर्णन करता है; मानों की तालिका में रूपांतरित आउटपुट है।

चुनें: Add to report पूरे हो चुके विश्लेषण से। खोलें: Choose individual items and advanced options —तालिकाएँ और चार्ट चुनने के लिए; फिर चुनें: Add to draft। छिपाए गए आइटम सहेजे गए विश्लेषण में बने रहते हैं।

रिपोर्ट को नाम दें और अध्ययन का उद्देश्य तथा अपनी व्याख्या जोड़ें। चुनें: Save, फिर देखें: Preview, और फिर इस्तेमाल करें: Export → Download HTML। नीचे दिए गए उदाहरण में चुनी गई पूरी सामग्री है, जिसमें एक स्क्रीन से आगे के परिणाम भी शामिल हैं।

यह रिपोर्ट ऐप में बनाई गई थी और अंग्रेज़ी में है। Help के इस उदाहरण का ऐप से मिला पूरा मूल आउटपुट, जिसमें लागू तालिकाएँ, चार्ट और गणना की टिप्पणियाँ शामिल हैं। रिपोर्ट में संख्याएँ ऐप में दिखाई गई संख्यात्मक परिशुद्धता के अनुसार हैं। निर्यात किए गए चार्ट स्थिर हैं। संकरी स्क्रीन पर चौड़े चार्ट और तालिकाएँ दाएँ-बाएँ स्क्रॉल करें।
उदाहरण रिपोर्ट देखें: सुखाने के बैचों को [0, 1] में स्केल करें

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