相関ヒートマップを作成

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

この例では、72の乾燥バッチについて、質量、入口水分率、周囲温度、電力使用量を記録しています。質量はkg、入口水分率は湿量基準の百分率、温度は°C、電力使用量はkWhで表します。

サンプルデータをダウンロード（CSV、列名は英語）

Help と同じ例を使用しています。CSVには、インポートする観測値が含まれています。

1. 分析を作成

サイドバーで Plots を開き、分析を作成します。名前を入力して New blank worksheet を選び、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CSVを選ぶか、内容を貼り付けます。区切り文字を Comma、小数点を Decimal dot に設定し、First row contains column names にチェックを入れます。プレビューを確認し、Import into worksheet を選択します。

3. 入力列を割り当て

Inputs の Chart type で Correlation matrix / heatmap を選択します。Variables の列選択を開きます。

batch_mass_kg、inlet_moisture_pct、ambient_temperature_c、electricity_kwh を、この順序で選択します。必要に応じて上下の矢印で順序を調整します。batch_id は選択しません。

4. グラフのオプションを設定

Statistics で、Correlation method に Pearson を選択します。選択した四つの変数すべての値がそろった行を使って計算します。

Labels を開き、Chart title に Summarize drying-variable relationships を入力します。

Plots: 例の列の割り当てと設定を表示したInputs画面 — この例の列の割り当て、オプション、タイトルを示す、相関行列／ヒートマップの英語のInputs画面。画像を原寸で表示（新しいタブで開きます）

5. グラフを作成

Create chart を選択し、Results を開きます。このガイドとグラフを比較する前に、Data used を確認します。保存されたワークシートの全行が対象になります。ワークシートを並べ替えたりフィルターを使ったりしても、分析対象の標本は変わりません。

6. 結果を解釈

係数を読み取る
二つの変数が交わるセルを見ます。Pearsonの相関係数は−1から+1の範囲で、符号は方向、両端に近い値はより強い線形な関連を示します。対角は1で、その両側には同じ組が繰り返し表示されます。
欠測のない同じ72の乾燥バッチの四つの測定項目について、Pearson相関を示す英語のグラフ。グラフを原寸で表示（新しいタブで開きます）
電力使用量との関係を比較
この例で観測された組ごとの関連が最も強いのは、質量と電力使用量のr≈0.85です。電力使用量と入口水分率の相関は約+0.19、周囲温度とは約−0.13で、より弱くなっています。すべての係数は欠測のない同じ72バッチを使い、表には、元の表示桁をすべて残しています。
形状も確認
小さな係数の背後に、曲線状のパターンが隠れている場合があります。これらは、変数の組ごとの個別の相関です。弱い相関があるからといって、複数の説明変数をまとめて考慮したときに、その変数が重要でないとは限りません。
次の分析を選択
散布図行列を確認し、通常と異なる組み合わせについてバッチの記録を調べます。Regressionで説明変数をまとめて検討します。相関だけでは、原因は確定できません。

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。

使用データ

ワークシートの行数は72、全系列の対象観測数は72、除外観測数は0です。元の全行を使用しています。分析実行間で比較するときは、件数を確認し、この例の列の割り当てを保持します。ワークシートの並べ替えやフィルターは、分析対象の標本を変えません。

保存された全行を元の順序で検討します。ワークシートの並べ替えやフィルターは、分析対象の標本を変えません。

使用データ · 1行
ワークシートの行数	全系列の対象観測数	除外観測数
72	72	0

Pearson相関係数

行の変数と列の変数が交わるセルの係数を読み取ります。すべての組で、欠測のない同じ72バッチを使います。対角は1で、その両側には同じ組が繰り返し表示されます。係数は、それぞれの線形な関連を表し、他の説明変数を調整したものではありません。

Pearson相関係数 · 4行
変数	batch_mass_kg	inlet_moisture_pct	ambient_temperature_c	electricity_kwh
batch_mass_kg	1	-0.201984	0.0442099	0.850257
inlet_moisture_pct	-0.201984	1	0.0201252	0.190834
ambient_temperature_c	0.0442099	0.0201252	1	-0.134981
electricity_kwh	0.850257	0.190834	-0.134981	1

欠測のない観測値

各行には、元のワークシートの行と、対応をそろえた四つの測定値を示します。単位はkg、湿量基準の百分率、°C、kWhです。この欠測のない72行が、共通の標本になります。通常と異なるバッチを確認するときも、すべての列を一緒に保持します。

欠測のない観測値 · 72行
ワークシートの行	batch_mass_kg	inlet_moisture_pct	ambient_temperature_c	electricity_kwh
1	99.8	9.6	15.4	73.02
2	188.3	11.45	16.2	109.31
3	97.4	12.19	24.9	76.87
4	111.3	8.46	21.1	77.35
5	217.1	6.35	26.1	98.12
6	132.1	13.29	18.5	87.75
7	84.1	7.84	22	70.39
8	187.9	9.98	17.2	113.74
9	98.9	10.49	21.4	75.35
10	187.3	7.79	18.3	106.9
11	185.4	8.02	21.3	99.69
12	208.5	9.37	27.7	104.56
13	157.9	10.88	22.6	95.97
14	109.4	12.37	18.4	78.58
15	141	8.96	27.9	70.91
16	92.1	11.93	15.2	83.65
17	135.5	11.12	26.2	78.93
18	136.1	13.47	23.1	95.62
19	165.8	8.89	25.4	86.15
20	147.3	13.34	27.3	92.84
21	203.4	10.5	15.2	108.69
22	174.1	6.33	17.2	88.03
23	134.9	12.78	16.2	103.2
24	97.5	8.48	24	64.03
25	108.4	11.21	24.8	73.39
26	131.8	10.79	16.6	91.5
27	150.5	11.83	21.9	97.24
28	177	13.57	22.4	116.1
29	123.6	13.35	24.2	98.15
30	93.3	13.19	23.6	79.33
31	193.5	12.51	21.4	111.51
32	116.2	9.92	18.5	80.12
33	162.2	11.23	27.3	95.18
34	131.9	6.96	21.9	82.87
35	109	12.14	22.7	84.86
36	80.4	11.91	26.6	61.39
37	123.8	9.12	16.2	84.37
38	165.3	7.06	27.7	79.15
39	80.1	6.99	16.2	64.21
40	104.5	11.42	23.7	75.82
41	94.4	12.75	26.8	84.76
42	88.6	7.54	22.3	55.44
43	123.1	7.59	25.1	65.89
44	206.1	8.75	25.9	107.41
45	135	6.85	21.5	79.37
46	193.5	10.55	22.6	100.21
47	184.6	9.9	22.3	104.05
48	107.9	12.45	26.9	80.17
49	186.8	8.23	22.9	86.27
50	131.5	13.39	25.6	89.52
51	209.5	9.41	27.3	103.99
52	179.8	6.64	21.8	97.26
53	104.7	8.48	21.1	72.93
54	168.1	6.05	23.5	85.16
55	193.4	8.19	17.8	99.42
56	122	7.3	26.4	73.27
57	171.6	10.7	21.4	103.89
58	110.5	10.63	21.3	83.06
59	200.1	9.12	25	109.7
60	147.4	11.72	18.7	89.14
61	148.3	10.9	25.5	93.93
62	118.7	7.83	24.5	70.1
63	107.8	12.35	27.2	80.28
64	107.1	13.39	20.5	79.01
65	103.4	9.07	20.3	72.92
66	175.1	10.71	19.2	98.54
67	83.4	12.27	20.3	67.83
68	192.6	11.74	25.9	102.09
69	207.9	8.36	25.2	106.33
70	208.4	12.52	21.8	112.93
71	91.8	10.57	26.8	66.22
72	176.1	10.55	19.6	107.84

7. レポートを作成

アプリのグラフと Data used に加え、Pearson coefficients、Complete observations を残します。列の割り当てとグラフのオプションを記録します。分析の状況と、通常と異なる観測値について確認した内容も含めます。グラフの単位と、このガイドで説明した限界も残します。

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。

このレポートはアプリで生成されており、内容は英語です。このHelp例でアプリが出力した全内容。該当する表、グラフ、分析時の注記を含みます。レポートの数値は、アプリの表示桁数に合わせています。エクスポートされたグラフは静的なグラフです。画面幅が狭い場合は、幅の広いグラフや表を横にスクロールできます。

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