アプリのコマンド名、ワークシートの識別子、サンプルデータの値は原文のまま表示されます。スクリーンショット、グラフ、ダウンロードファイルは英語です。例では英語の元の数値表記を保持しており、小数点にはピリオド、桁区切りにはカンマを使用しています。
例： 乾燥バッチ
乾燥の調査で、48バッチの湿潤バッチ質量、入口温度、乾燥時間、電力使用量を記録しています。この標本の値を使って、各測定項目を変換します。
乾燥バッチの測定値をダウンロード（CSV、列名は英語）Help で使用している例と同じです。CSVには、インポートする測定値が含まれています。四つの数値列の単位はkg、°C、分、kWhで、batch_id はバッチを識別します。
1. 分析を作成
サイドバーで Data utilities を開き、Standardize & Normalize を選択して、分析名を入力します。New blank worksheet と Create analysis を選択します。
2. データをインポート
Worksheet で Import を選択します。ダウンロードしたファイルを選ぶか、その内容を貼り付けます。区切り文字を Comma、小数点記号を Decimal dot に設定し、First row contains column names を選択します。インポート内容をプレビューし、Import into worksheet を選択します。
3. 入力列を選択
Inputs で Variables to transform の列選択を開きます。wet_batch_mass_kg、inlet_temperature_c、drying_time_min、electricity_kwh を、この順に選択します。必要に応じて上下の矢印で順序を修正します。
batch_id は選択しません。これは測定値ではなく、バッチを識別するための列です。
4. 方法と出力名を設定
Method で Center about the mean を選択します。Output names に、元の列に対応する出力名を入力します。
| 元の列 | 出力名 |
|---|---|
wet_batch_mass_kg | wet_batch_mass_kg_center |
inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_center |
drying_time_min | drying_time_min_center |
electricity_kwh | electricity_kwh_center |
出力先のワークシートと、4 new columns と表示される注記を確認します。元の列は保持されます。
5. 変換
Transform を選択し、Results を開きます。Worksheet を開くと、元の列の横に四つの新しい列を確認できます。変換が成功するたびに新しい列が追加されます。繰り返しても、それまでの出力は置き換えられません。
6. 結果を解釈
元データの要約を確認
要約は、元の四つの列を記述します。各列に48個の値があり、欠測はありません。質量の平均は45.4906 kg、標本標準偏差は7.00915 kg、観測された範囲は32.57–66.24 kgです。
変換の意味を確認
各列の値から、その列自身の平均を引きます。ゼロは元データの平均を表し、正の値はそれを上回ることを表します。中心化では元の単位とばらつきを保ちます。
変換後の最初のバッチを確認
最初のバッチの質量は50 kgです。元データの平均45.4906 kgを引くと、約+4.5094 kgになります。このバッチは、平均的なバッチよりその分だけ重いことを示します。その他の列でも、それぞれ自身の平均を引きます。
次の分析を選択
中心化した値は、それぞれの元データの平均からの差を示します。値の単位はkg、°C、分、kWhのままなので、数値の大きさには依然として異なる単位が使われています。次の分析では、新しい列を明示的に選択します。スケーリングによってデータが正規分布に従うようになったり、依存関係がなくなったりするわけではなく、工程パフォーマンスが許容できることを示すものでもありません。
保存された操作の位置付けを確認
全48行はバッチの順序を保ち、元データも保持されます。Resultsには、実行時の変換内容が記録されます。その後にワークシートを編集したりUndoを使ったりすると、保存済みの結果を変えずにワークシートだけが変わることがあります。
詳細：各結果セクションを確認
完全な結果表は、Helpと同じく有効数字六桁で表示されます。
変換の要約
「元の列」と「出力列」は、元データの列と新しい列をそれぞれ識別します。「有効値数」は使用可能な元の測定値の数、「欠測数」は欠測値の数です。元データの平均、標準偏差（SD）、最小値、最大値は、元の列をその測定単位で記述します。各列の値から、その列自身の平均を引きます。ゼロは元データの平均を表し、正の値はそれを上回ることを表します。中心化では元の単位とばらつきを保ちます。
計算済みの出力例です。練習用コピーで実行すると、そのコピー専用のワークシートに新しい列が書き込まれます。
| 元の列 | 出力列 | 方法 | 有効値数 | 欠測数 | 元データの平均 | 元データの標準偏差（SD） | 元データの最小値 | 元データの最大値 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wet_batch_mass_kg | wet_batch_mass_kg_center | Center about the mean | 48 | 0 | 45.4906 | 7.00915 | 32.57 | 66.24 |
| inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_center | Center about the mean | 48 | 0 | 64.5083 | 3.24567 | 57.1 | 70.4 |
| drying_time_min | drying_time_min_center | Center about the mean | 48 | 0 | 30.594 | 4.51978 | 23.02 | 41.72 |
| electricity_kwh | electricity_kwh_center | Center about the mean | 48 | 0 | 17.1239 | 1.74961 | 14.265 | 22.814 |
変換後の値
行1は、最初にインポートしたバッチです。各列には変換後の測定値を含み、全48行の収集順序を保っています。最初のバッチの質量は50 kgです。元データの平均45.4906 kgを引くと、約+4.5094 kgになります。このバッチは、平均的なバッチよりその分だけ重いことを示します。
記録された値を元の行順で示しています。エクスポートではすべての桁を保持します。
| 行 | wet_batch_mass_kg_center | inlet_temperature_c_center | drying_time_min_center | electricity_kwh_center |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4.50937 | 1.29167 | 3.04604 | 0.571104 |
| 2 | -10.5506 | -4.30833 | -4.84396 | -1.8959 |
| 3 | 4.84938 | 0.391667 | 7.21604 | 0.727104 |
| 4 | 4.49938 | -6.10833 | 0.376042 | 1.1571 |
| 5 | -3.36062 | 3.19167 | 3.26604 | -1.0139 |
| 6 | 15.7194 | 1.29167 | 11.126 | 4.4491 |
| 7 | -3.05063 | -0.508333 | -1.79396 | -1.4349 |
| 8 | -7.42063 | -7.40833 | -6.24396 | -2.8589 |
| 9 | 20.7494 | 2.79167 | 9.89604 | 5.6901 |
| 10 | -3.66063 | -3.40833 | 1.46604 | -1.2159 |
| 11 | -9.28063 | -1.60833 | -1.71396 | -2.4779 |
| 12 | -0.580625 | -2.00833 | -1.68396 | -0.449896 |
| 13 | 0.179375 | -5.40833 | -6.52396 | -1.7569 |
| 14 | -0.910625 | -0.908333 | -4.46396 | -0.511896 |
| 15 | -3.58063 | 3.09167 | -2.06396 | 0.0431042 |
| 16 | 2.65937 | -1.70833 | -0.923958 | 1.2841 |
| 17 | -2.99063 | -1.10833 | 0.126042 | -0.672896 |
| 18 | 1.16937 | 5.49167 | 3.16604 | 0.864104 |
| 19 | -4.62063 | 2.69167 | 0.156042 | -0.875896 |
| 20 | 14.4694 | 1.89167 | 5.46604 | 2.7611 |
| 21 | -0.720625 | 4.09167 | -5.06396 | -0.468896 |
| 22 | -11.4006 | -2.60833 | -7.57396 | -2.5549 |
| 23 | 0.239375 | 2.19167 | 4.66604 | 0.0481042 |
| 24 | -6.77063 | 3.79167 | -5.91396 | -0.811896 |
| 25 | -5.92063 | 4.79167 | -0.823958 | -1.0799 |
| 26 | -5.49063 | -1.00833 | 0.276042 | -1.5109 |
| 27 | -7.84063 | -1.00833 | -1.94396 | -1.4059 |
| 28 | 4.99938 | 3.19167 | 2.43604 | 1.3841 |
| 29 | -3.63063 | -2.70833 | -5.97396 | -1.7599 |
| 30 | -0.730625 | -5.10833 | -2.92396 | -0.138896 |
| 31 | 3.17938 | 1.09167 | -1.55396 | 0.377104 |
| 32 | -4.09063 | -3.20833 | -2.72396 | -0.458896 |
| 33 | -2.90062 | -1.60833 | -2.63396 | 0.211104 |
| 34 | -3.36062 | 2.69167 | -3.18396 | -0.151896 |
| 35 | 0.189375 | -3.50833 | 3.13604 | 0.303104 |
| 36 | -3.98063 | -3.10833 | -6.52396 | -1.1619 |
| 37 | 2.69937 | -1.40833 | 3.14604 | 0.344104 |
| 38 | 1.95938 | 5.49167 | 0.506042 | 0.589104 |
| 39 | 3.73937 | 2.79167 | -1.66396 | 0.214104 |
| 40 | 5.76937 | -0.608333 | 5.11604 | 0.300104 |
| 41 | -0.940625 | -1.20833 | 0.376042 | -0.466896 |
| 42 | 10.9794 | 0.791667 | 1.75604 | 2.1591 |
| 43 | 12.3494 | 5.89167 | 3.67604 | 3.3281 |
| 44 | -12.9206 | -2.90833 | -4.60396 | -2.4879 |
| 45 | -2.69063 | 1.09167 | 2.32604 | -0.160896 |
| 46 | -4.65062 | 3.99167 | -3.74396 | -1.1279 |
| 47 | 6.52938 | -0.808333 | 4.79604 | 1.9231 |
| 48 | 6.60938 | 1.29167 | 9.58604 | 2.1841 |
7. レポートを作成
Transformation summary と Transformed values の全行を残します。選択した方法、元の列、出力名を記録します。要約は元の測定値を記述し、値の表は変換後の出力を含みます。
完了した分析で Add to report を選択します。続いて Choose individual items and advanced options を開いて表とグラフを選び、 Add to draftを選択します。非表示の項目は保存済みの分析に残ります。
レポート名を入力し、調査の目的と解釈を追加します。 Saveで保存し、 Previewで内容を確認して、 Export → Download HTMLを選択します。以下の例には、画面外の結果も含め、選択した内容全体が含まれます。