I comandi dell’app, gli identificatori dei fogli dati e i valori dei dati di esempio conservano la forma originale. Screenshot, grafici e file da scaricare sono in inglese. Gli esempi mantengono il punto decimale e la virgola come separatore delle migliaia della notazione inglese originale; i prezzi e i conteggi del sito seguono invece la formattazione italiana.
Esempio: lotti di essiccazione
L’esempio registra 72 lotti di essiccazione con misurazioni di massa, umidità in ingresso, temperatura ambiente e consumo elettrico. La massa è in kg, l’umidità è percentuale su base umida, la temperatura è in °C e il consumo elettrico è in kWh.
Scarica i dati di esempio (CSV)È lo stesso esempio usato in Help. Il CSV contiene le osservazioni da importare.
1. Crea l’analisi
Nella barra laterale, apri Plots e crea un’analisi. Assegnale un nome, seleziona New blank worksheet, quindi scegli Create analysis.
2. Importa i dati
Nella scheda Worksheet, scegli Import. Seleziona il CSV scaricato oppure incollane il contenuto. Imposta Comma come delimitatore, usa Decimal dot e seleziona First row contains column names. Visualizza l’anteprima dell’importazione, quindi scegli Import into worksheet.
3. Assegna le colonne in ingresso
In Inputs, scegli Scatter in Chart type. In Data arrangement, scegli Simple — no grouping.
Apri il selettore di colonne per X variable e seleziona batch_mass_kg. Per Y variable, seleziona electricity_kwh. Mantieni le colonne allineate: entrambi i valori di un punto devono provenire dalla riga dello stesso lotto.
4. Imposta le opzioni del grafico
In Statistics, imposta Fit su None. Questo esempio mostra i punti originali senza una retta stimata.
Apri Labels e inserisci Explore batch mass and electricity use in Chart title. Lascia vuoti Horizontal axis label e Vertical axis label per usare le etichette originali.
5. Crea il grafico
Scegli Create chart, quindi apri Results. Controlla Data used prima di confrontare il grafico con questa guida. Partecipano tutte le righe memorizzate nel foglio dati; ordinare o filtrare il foglio non modifica il campione analitico.
6. Interpreta i risultati
Leggi un lotto
Ogni punto usa due valori della riga dello stesso lotto. La posizione orizzontale è la massa del lotto in kg; la posizione verticale è il consumo elettrico in kWh. Tutti i 72 lotti hanno coppie complete.
Letture abbinate di massa e consumo elettrico per 72 lotti di essiccazione, senza retta stimata. Visualizza il grafico a grandezza originale (si apre in una nuova scheda) Cerca un andamento
I punti generalmente salgono da sinistra a destra: in questo campione, i lotti più pesanti tendono a consumare più elettricità. Non è mostrata una retta stimata, quindi il grafico non fornisce un’equazione di previsione.
Tieni presenti le altre misurazioni
La massa non è l’unica variabile registrata. Anche l’umidità in ingresso e la temperatura ambiente possono essere correlate al consumo elettrico. Questa rappresentazione di due variabili non tiene conto dei loro effetti né mostra che la sola massa abbia causato il cambiamento.
Scegli l’analisi successiva
Esamina la matrice dei diagrammi di dispersione, poi usa l’esempio di regressione per considerare insieme i predittori registrati. Verifica i punti insoliti sui dati dei rispettivi lotti prima di usare un modello per pianificare.
Altri dettagli: leggi ogni sezione dei risultati
Le tabelle complete dei risultati usano sei cifre significative, come in Help.
Dati utilizzati
La voce Righe del foglio dati riporta 72; Osservazioni idonee tra le serie riporta 72; Osservazioni escluse riporta 0. Si usano tutte le righe originali. Verifica questi conteggi e mantieni le assegnazioni delle colonne dell’esempio quando confronti le esecuzioni. L’ordinamento e i filtri del foglio dati non cambiano il campione analitico.
Tutte le righe memorizzate sono considerate nell’ordine originale. Ordinamento e filtri del foglio dati non modificano il campione analitico.
| Righe del foglio dati | Osservazioni idonee tra le serie | Osservazioni escluse |
|---|---|---|
| 72 | 72 | 0 |
Riepilogo dei dati
Serie indica la misurazione o il gruppo. Validi e Mancanti riportano i conteggi; Media e Mediana descrivono il centro. SD campionaria descrive la dispersione. Minimo e Massimo sono gli estremi osservati; Q1 e Q3 racchiudono la metà centrale. Questi riepiloghi descrivono le osservazioni acquisite, non limiti di accettazione. In questo diagramma di dispersione, il riepilogo descrive Y, il consumo elettrico; X è conservato in Tutte le osservazioni del grafico.
| Serie | Validi | Mancanti | Media | SD campionaria | Minimo | Q1 | Mediana | Q3 | Massimo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 72 | 0 | 88.1079 | 14.8704 | 55.44 | 77.23 | 86.21 | 99.82 | 116.1 |
Tutte le osservazioni del grafico
Serie identifica la misurazione o il gruppo e Riga del foglio dati individua il record originale. X e Y sono le coordinate del grafico. X è la massa del lotto in kg e Y è il consumo elettrico in kWh dello stesso lotto.
| Serie | Riga del foglio dati | X | Y |
|---|---|---|---|
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 1 | 99.8 | 73.02 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 2 | 188.3 | 109.31 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 3 | 97.4 | 76.87 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 4 | 111.3 | 77.35 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 5 | 217.1 | 98.12 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 6 | 132.1 | 87.75 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 7 | 84.1 | 70.39 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 8 | 187.9 | 113.74 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 9 | 98.9 | 75.35 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 10 | 187.3 | 106.9 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 11 | 185.4 | 99.69 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 12 | 208.5 | 104.56 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 13 | 157.9 | 95.97 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 14 | 109.4 | 78.58 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 15 | 141 | 70.91 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 16 | 92.1 | 83.65 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 17 | 135.5 | 78.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 18 | 136.1 | 95.62 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 19 | 165.8 | 86.15 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 20 | 147.3 | 92.84 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 21 | 203.4 | 108.69 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 22 | 174.1 | 88.03 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 23 | 134.9 | 103.2 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 24 | 97.5 | 64.03 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 25 | 108.4 | 73.39 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 26 | 131.8 | 91.5 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 27 | 150.5 | 97.24 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 28 | 177 | 116.1 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 29 | 123.6 | 98.15 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 30 | 93.3 | 79.33 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 31 | 193.5 | 111.51 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 32 | 116.2 | 80.12 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 33 | 162.2 | 95.18 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 34 | 131.9 | 82.87 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 35 | 109 | 84.86 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 36 | 80.4 | 61.39 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 37 | 123.8 | 84.37 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 38 | 165.3 | 79.15 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 39 | 80.1 | 64.21 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 40 | 104.5 | 75.82 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 41 | 94.4 | 84.76 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 42 | 88.6 | 55.44 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 43 | 123.1 | 65.89 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 44 | 206.1 | 107.41 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 45 | 135 | 79.37 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 46 | 193.5 | 100.21 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 47 | 184.6 | 104.05 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 48 | 107.9 | 80.17 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 49 | 186.8 | 86.27 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 50 | 131.5 | 89.52 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 51 | 209.5 | 103.99 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 52 | 179.8 | 97.26 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 53 | 104.7 | 72.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 54 | 168.1 | 85.16 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 55 | 193.4 | 99.42 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 56 | 122 | 73.27 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 57 | 171.6 | 103.89 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 58 | 110.5 | 83.06 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 59 | 200.1 | 109.7 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 60 | 147.4 | 89.14 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 61 | 148.3 | 93.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 62 | 118.7 | 70.1 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 63 | 107.8 | 80.28 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 64 | 107.1 | 79.01 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 65 | 103.4 | 72.92 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 66 | 175.1 | 98.54 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 67 | 83.4 | 67.83 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 68 | 192.6 | 102.09 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 69 | 207.9 | 106.33 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 70 | 208.4 | 112.93 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 71 | 91.8 | 66.22 |
| electricity_kwh vs batch_mass_kg | 72 | 176.1 | 107.84 |
7. Crea un report
Conserva il grafico nativo e Data used, insieme a Data summary, Full chart observations. Registra le assegnazioni delle colonne e le opzioni del grafico. Includi il contesto dello studio e le eventuali verifiche di osservazioni insolite. Mantieni le unità del grafico e le limitazioni descritte nella procedura guidata.
Seleziona Add to report dall’esecuzione completata. Apri Choose individual items and advanced options per selezionare tabelle e grafici, quindi scegli Add to draft. Gli elementi nascosti restano nell’analisi salvata.
Assegna un nome al report e aggiungi lo scopo dello studio e la tua interpretazione. Seleziona Save, controlla Preview, quindi usa Export → Download HTML. L’esempio seguente contiene tutti i contenuti selezionati, compresi i risultati che occupano più di una schermata.