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 Scale to [−1,1] 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_midrange |
inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_midrange |
drying_time_min | drying_time_min_midrange |
electricity_kwh | electricity_kwh_midrange |
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
各列の観測された最小値を−1、最大値を+1に対応付けます。ゼロはその範囲の中点で、平均とは限りません。値には元の測定単位はありません。
変換後の最初のバッチを確認
質量の範囲の中点は49.405 kg、範囲の半分は16.835 kgです。最初の50 kgのバッチは、(50 − 49.405) / 16.835、すなわち約+0.03534になります。範囲の中点に近い値です。その他の列でも、平均ではなく、それぞれ自身の中点と範囲の半分を使います。
次の分析を選択
四つの測定項目は、それぞれの標本の範囲に基づく、共通の−1から+1の尺度になりました。両端は観測された極値であり、規格限界ではありません。ゼロも平均とは限りません。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。各列の観測された最小値を−1、最大値を+1に対応付けます。ゼロはその範囲の中点で、平均とは限りません。値には元の測定単位はありません。
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_midrange | Scale to [−1,1] | 48 | 0 | 45.4906 | 7.00915 | 32.57 | 66.24 |
| inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_midrange | Scale to [−1,1] | 48 | 0 | 64.5083 | 3.24567 | 57.1 | 70.4 |
| drying_time_min | drying_time_min_midrange | Scale to [−1,1] | 48 | 0 | 30.594 | 4.51978 | 23.02 | 41.72 |
| electricity_kwh | electricity_kwh_midrange | Scale to [−1,1] | 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。質量の範囲の中点は49.405 kg、範囲の半分は16.835 kgです。最初の50 kgのバッチは、(50 − 49.405) / 16.835、すなわち約+0.03534になります。範囲の中点に近い値です。
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_midrange | inlet_temperature_c_midrange | drying_time_min_midrange | electricity_kwh_midrange |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.035343 | 0.308271 | 0.135829 | -0.197567 |
| 2 | -0.859222 | -0.533835 | -0.708021 | -0.77471 |
| 3 | 0.0555391 | 0.172932 | 0.581818 | -0.161071 |
| 4 | 0.034749 | -0.804511 | -0.149733 | -0.0604749 |
| 5 | -0.432135 | 0.593985 | 0.159358 | -0.568371 |
| 6 | 0.701218 | 0.308271 | 1 | 0.709674 |
| 7 | -0.413721 | 0.037594 | -0.381818 | -0.666862 |
| 8 | -0.6733 | -1 | -0.857754 | -1 |
| 9 | 1 | 0.533835 | 0.868449 | 1 |
| 10 | -0.449955 | -0.398496 | -0.0331551 | -0.615628 |
| 11 | -0.783784 | -0.12782 | -0.373262 | -0.910867 |
| 12 | -0.267003 | -0.18797 | -0.370053 | -0.436425 |
| 13 | -0.221859 | -0.699248 | -0.887701 | -0.742192 |
| 14 | -0.286605 | -0.0225564 | -0.66738 | -0.45093 |
| 15 | -0.445203 | 0.578947 | -0.410695 | -0.32109 |
| 16 | -0.0745471 | -0.142857 | -0.28877 | -0.0307638 |
| 17 | -0.410157 | -0.0526316 | -0.176471 | -0.488595 |
| 18 | -0.163053 | 0.93985 | 0.148663 | -0.129021 |
| 19 | -0.50698 | 0.518797 | -0.173262 | -0.536086 |
| 20 | 0.626968 | 0.398496 | 0.394652 | 0.314774 |
| 21 | -0.275319 | 0.729323 | -0.731551 | -0.44087 |
| 22 | -0.909712 | -0.278195 | -1 | -0.928881 |
| 23 | -0.218295 | 0.443609 | 0.309091 | -0.31992 |
| 24 | -0.63469 | 0.684211 | -0.82246 | -0.521114 |
| 25 | -0.5842 | 0.834586 | -0.278075 | -0.583811 |
| 26 | -0.558658 | -0.037594 | -0.160428 | -0.684641 |
| 27 | -0.698248 | -0.037594 | -0.397861 | -0.660077 |
| 28 | 0.0644491 | 0.593985 | 0.0705882 | -0.00736928 |
| 29 | -0.448173 | -0.293233 | -0.828877 | -0.742894 |
| 30 | -0.275913 | -0.654135 | -0.502674 | -0.363668 |
| 31 | -0.043659 | 0.278195 | -0.35615 | -0.242952 |
| 32 | -0.475497 | -0.368421 | -0.481283 | -0.438531 |
| 33 | -0.404811 | -0.12782 | -0.471658 | -0.281787 |
| 34 | -0.432135 | 0.518797 | -0.530481 | -0.36671 |
| 35 | -0.221265 | -0.413534 | 0.145455 | -0.260264 |
| 36 | -0.468963 | -0.353383 | -0.887701 | -0.602995 |
| 37 | -0.0721711 | -0.0977444 | 0.146524 | -0.250673 |
| 38 | -0.116127 | 0.93985 | -0.135829 | -0.193356 |
| 39 | -0.010395 | 0.533835 | -0.367914 | -0.281086 |
| 40 | 0.110187 | 0.0225564 | 0.357219 | -0.260966 |
| 41 | -0.288387 | -0.0676692 | -0.149733 | -0.440402 |
| 42 | 0.419661 | 0.233083 | -0.00213904 | 0.173938 |
| 43 | 0.50104 | 1 | 0.203209 | 0.447421 |
| 44 | -1 | -0.323308 | -0.682353 | -0.913206 |
| 45 | -0.392337 | 0.278195 | 0.0588235 | -0.368815 |
| 46 | -0.508762 | 0.714286 | -0.590374 | -0.59504 |
| 47 | 0.155331 | -0.0075188 | 0.322995 | 0.118727 |
| 48 | 0.160083 | 0.308271 | 0.835294 | 0.179787 |
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。