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
Uno studio di essiccazione registra massa umida del lotto, temperatura in ingresso, tempo di essiccazione e consumo elettrico per 48 lotti. Trasforma ogni misura usando i valori di questo campione.
Scarica le misure dei lotti di essiccazione (CSV)È lo stesso esempio usato in Help. Il CSV contiene le misure da importare. Le quattro colonne numeriche usano kg, °C, minuti e kWh; batch_id identifica il lotto.
1. Crea l’analisi
Nella barra laterale, apri Data utilities, scegli Standardize & Normalize e assegna un nome all’analisi. Seleziona New blank worksheet e Create analysis.
2. Importa i dati
Nella scheda Worksheet, scegli Import. Seleziona il file 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. Seleziona le colonne in ingresso
Nella scheda Inputs, apri il selettore della colonna per Variables to transform. Seleziona wet_batch_mass_kg, inlet_temperature_c, drying_time_min ed electricity_kwh, in quest’ordine. Usa le frecce su e giù per correggerne l’ordine se necessario.
Lascia batch_id deselezionato: identifica un lotto, non una misura.
4. Imposta il metodo e i nomi delle colonne in uscita
In Method, scegli Standardize (z-scores). In Output names, inserisci il nome corrispondente per ogni colonna originale.
| Colonna originale | Nome in uscita |
|---|---|
wet_batch_mass_kg | wet_batch_mass_kg_zscore |
inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_zscore |
drying_time_min | drying_time_min_zscore |
electricity_kwh | electricity_kwh_zscore |
Controlla il foglio dati di destinazione e la nota 4 new columns. Le colonne originali vengono conservate.
5. Trasforma
Scegli Transform, quindi apri Results. Apri Worksheet per vedere le quattro nuove colonne accanto alle originali. Ogni trasformazione riuscita aggiunge nuove colonne; ripeterla non sostituisce l’output precedente.
6. Interpreta i risultati
Leggi il riepilogo originale
Il riepilogo descrive le quattro colonne originali, ciascuna con 48 valori e nessuna lettura mancante. Per la massa, la media è 45.4906 kg, la deviazione standard campionaria è 7.00915 kg e l’intervallo osservato è 32.57–66.24 kg.
Comprendi la trasformazione
Sottrai a ogni valore la media della propria colonna, poi dividi per la relativa deviazione standard campionaria. Zero indica la media originale; +1 indica una deviazione standard campionaria sopra di essa. Il risultato non conserva l’unità di misura originale.
Leggi il primo lotto trasformato
Per il primo lotto, la massa è 50 kg. Sottrai 45.4906 kg e dividi per 7.00915 kg per ottenere circa +0.6434. Questo lotto è circa 0.64 deviazioni standard campionarie sopra la massa media. Ogni altra colonna usa la propria media e SD campionaria.
Scegli l’analisi successiva
I punteggi z consentono di confrontare quanto le misure si discostano dalle rispettive medie, pur avendo unità originali diverse. Non trasformano i valori in probabilità. Seleziona esplicitamente le nuove colonne per l’analisi successiva. La riscalatura non rende i dati normalmente distribuiti, non elimina la dipendenza e non dimostra prestazioni del processo accettabili.
Mantieni il contesto dell’operazione salvata
Tutte le 48 righe restano nell’ordine dei lotti e gli originali sono conservati. Results registra la trasformazione così come è stata eseguita. Modifiche successive al foglio dati o Undo possono cambiare il foglio senza modificare quel risultato salvato.
Altri dettagli: leggi ogni sezione dei risultati
Le tabelle complete dei risultati usano sei cifre significative, come in Help.
Riepilogo della trasformazione
Colonna originale e Colonna in uscita identificano ciascuna colonna iniziale e nuova. Valori validi conta le letture originali utilizzabili; Mancanti conta le letture mancanti. Media originale, SD originale, Minimo originale e Massimo originale descrivono la colonna originale nella sua unità di misura. Sottrai a ogni valore la media della propria colonna, poi dividi per la relativa deviazione standard campionaria. Zero indica la media originale; +1 indica una deviazione standard campionaria sopra di essa. Il risultato non conserva l’unità di misura originale.
Output di esempio calcolato. Eseguire una copia di prova scrive nuove colonne nel suo foglio dati indipendente.
| Colonna originale | Colonna in uscita | Metodo | Valori validi | Mancanti | Media originale | SD originale | Minimo originale | Massimo originale |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wet_batch_mass_kg | wet_batch_mass_kg_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 45.4906 | 7.00915 | 32.57 | 66.24 |
| inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 64.5083 | 3.24567 | 57.1 | 70.4 |
| drying_time_min | drying_time_min_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 30.594 | 4.51978 | 23.02 | 41.72 |
| electricity_kwh | electricity_kwh_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 17.1239 | 1.74961 | 14.265 | 22.814 |
Valori trasformati
La riga 1 è il primo lotto importato. Ogni colonna contiene le proprie misure trasformate, con tutte le 48 righe mantenute nell’ordine di raccolta. Per il primo lotto, la massa è 50 kg. Sottrai 45.4906 kg e dividi per 7.00915 kg per ottenere circa +0.6434. Questo lotto è circa 0.64 deviazioni standard campionarie sopra la massa media.
Valori acquisiti nell’ordine originale delle righe. Le esportazioni mantengono la precisione completa.
| Riga | wet_batch_mass_kg_zscore | inlet_temperature_c_zscore | drying_time_min_zscore | electricity_kwh_zscore |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.643355 | 0.397966 | 0.673936 | 0.326418 |
| 2 | -1.50526 | -1.32741 | -1.07172 | -1.08361 |
| 3 | 0.691863 | 0.120673 | 1.59655 | 0.415581 |
| 4 | 0.641929 | -1.88199 | 0.0831991 | 0.66135 |
| 5 | -0.479462 | 0.98336 | 0.722611 | -0.579498 |
| 6 | 2.24269 | 0.397966 | 2.46163 | 2.54291 |
| 7 | -0.435235 | -0.156619 | -0.396913 | -0.820123 |
| 8 | -1.05871 | -2.28253 | -1.38147 | -1.63402 |
| 9 | 2.96033 | 0.860119 | 2.1895 | 3.25221 |
| 10 | -0.522264 | -1.05012 | 0.324361 | -0.694952 |
| 11 | -1.32407 | -0.495531 | -0.379213 | -1.41626 |
| 12 | -0.0828381 | -0.618772 | -0.372575 | -0.257141 |
| 13 | 0.0255915 | -1.66632 | -1.44342 | -1.00416 |
| 14 | -0.129919 | -0.27986 | -0.987649 | -0.292577 |
| 15 | -0.51085 | 0.95255 | -0.45665 | 0.0246364 |
| 16 | 0.379415 | -0.526342 | -0.204425 | 0.733937 |
| 17 | -0.426674 | -0.34148 | 0.0278867 | -0.384598 |
| 18 | 0.166835 | 1.692 | 0.700486 | 0.493884 |
| 19 | -0.659227 | 0.829309 | 0.0345242 | -0.500623 |
| 20 | 2.06435 | 0.582827 | 1.20936 | 1.57813 |
| 21 | -0.102812 | 1.26065 | -1.1204 | -0.268 |
| 22 | -1.62653 | -0.803634 | -1.67574 | -1.46027 |
| 23 | 0.0341518 | 0.675258 | 1.03236 | 0.0274942 |
| 24 | -0.965969 | 1.16822 | -1.30846 | -0.464044 |
| 25 | -0.844699 | 1.47632 | -0.1823 | -0.617221 |
| 26 | -0.783351 | -0.31067 | 0.0610741 | -0.863561 |
| 27 | -1.11863 | -0.31067 | -0.4301 | -0.803548 |
| 28 | 0.713264 | 0.98336 | 0.538973 | 0.791093 |
| 29 | -0.517984 | -0.834444 | -1.32174 | -1.00588 |
| 30 | -0.104239 | -1.57389 | -0.646925 | -0.0793867 |
| 31 | 0.453603 | 0.336345 | -0.343813 | 0.215536 |
| 32 | -0.583612 | -0.988495 | -0.602675 | -0.262285 |
| 33 | -0.413834 | -0.495531 | -0.582762 | 0.120658 |
| 34 | -0.479462 | 0.829309 | -0.70445 | -0.086817 |
| 35 | 0.0270182 | -1.08093 | 0.693848 | 0.173241 |
| 36 | -0.567918 | -0.957685 | -1.44342 | -0.664088 |
| 37 | 0.385122 | -0.433911 | 0.696061 | 0.196675 |
| 38 | 0.279545 | 1.692 | 0.111962 | 0.336706 |
| 39 | 0.533499 | 0.860119 | -0.36815 | 0.122372 |
| 40 | 0.82312 | -0.187429 | 1.13192 | 0.171526 |
| 41 | -0.1342 | -0.37229 | 0.0831991 | -0.266857 |
| 42 | 1.56643 | 0.243914 | 0.388524 | 1.23405 |
| 43 | 1.76189 | 1.81524 | 0.813323 | 1.9022 |
| 44 | -1.84339 | -0.896065 | -1.01862 | -1.42197 |
| 45 | -0.383873 | 0.336345 | 0.514636 | -0.091961 |
| 46 | -0.663508 | 1.22984 | -0.828349 | -0.644655 |
| 47 | 0.93155 | -0.249049 | 1.06112 | 1.09916 |
| 48 | 0.942964 | 0.397966 | 2.12091 | 1.24834 |
7. Crea un report
Conserva Transformation summary e tutte le righe di Transformed values. Registra il metodo selezionato, le colonne originali e i nomi in uscita. Il riepilogo descrive le misure originali; la tabella dei valori contiene l’output trasformato.
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.