측정값을 [0, 1]로 변환하기

다음 분석을 위해 각 숫자 열을 별도로 변환하여 측정값을 준비합니다.

가이드 · 워크시트와 데이터 도구 · 읽는 데 4분

앱 명령어, 워크시트 식별자 및 예제 데이터 값은 원문 그대로 유지됩니다. 스크린샷, 차트 및 다운로드 파일은 영어로 제공됩니다. 예제는 영어 원문의 숫자 표기를 유지하며, 소수점에는 마침표를, 천 단위 구분에는 쉼표를 사용합니다.

예제: 건조 배치

건조 분석에서는 48개 배치의 습윤 배치 질량, 유입 온도, 건조 시간, 전기 에너지 사용량을 기록합니다. 이 표본의 값을 사용하여 각 측정 항목을 변환합니다.

건조 배치 측정값 다운로드(CSV, 열 이름은 영어)

Help에서 사용하는 예제와 같습니다. CSV에는 가져올 측정값이 들어 있습니다. 네 숫자 열의 단위는 kg, °C, 분, kWh이며, batch_id로 배치를 추적합니다.

1. 분석 만들기

사이드바에서 Data utilities를 열고 Standardize & Normalize를 선택하여 분석 이름을 입력합니다. New blank worksheet와 Create analysis를 선택합니다.

2. 데이터 가져오기

Worksheet에서 Import를 선택합니다. 다운로드한 파일을 선택하거나 내용을 붙여넣습니다. 구분 기호는 Comma, 소수점 기호는 Decimal dot으로 지정하고 First row contains column names를 선택합니다. 가져올 내용을 미리 확인한 뒤 Import into worksheet를 선택합니다.

3. 입력 열 선택

Inputs에서 Variables to transform의 열 선택기를 엽니다. wet_batch_mass_kg, inlet_temperature_c, drying_time_min, electricity_kwh를 이 순서대로 선택합니다. 필요하면 위아래 화살표로 순서를 바로잡습니다.

batch_id는 측정값이 아니라 배치를 식별하므로 선택하지 않습니다.

4. 방법과 출력 이름 설정

Method에서 Scale to [0,1]를 선택합니다. Output names에서 각 원본 열에 맞는 이름을 입력합니다.

원본 열출력 이름
wet_batch_mass_kgwet_batch_mass_kg_minmax
inlet_temperature_cinlet_temperature_c_minmax
drying_time_mindrying_time_min_minmax
electricity_kwhelectricity_kwh_minmax

대상 워크시트와 4 new columns 안내를 확인합니다. 원래 열은 유지됩니다.

표준화 및 정규화: 예제의 열 지정과 설정이 표시된 Inputs
선택한 네 원본 열, Scale to [0,1] 방법 및 네 출력 이름을 보여 주는 영어 원본 Inputs 화면입니다. 이미지를 원본 크기로 보기 (새 탭에서 열림)

5. 변환

Transform을 선택하고 Results를 엽니다. Worksheet를 열어 원래 열 옆에 추가된 네 열을 확인합니다. 변환이 성공할 때마다 새 열이 추가되므로, 반복 실행해도 이전 출력이 대체되지 않습니다.

6. 결과 해석

  1. 원본 요약 확인

    요약은 원래 네 열을 설명하며, 각 열에는 결측값 없이 값이 48개씩 있습니다. 질량의 평균은 45.4906 kg, 표본 표준편차는 7.00915 kg, 관측 범위는 32.57–66.24 kg입니다.

  2. 변환 이해

    각 열의 관측 최솟값을 0으로, 최댓값을 1로 변환합니다. 그 사이의 값은 해당 표본 범위 안에서의 위치를 나타냅니다. 백분위수나 합격 판정 척도가 아닙니다.

  3. 첫 배치의 변환값 확인

    각 열에서 변환값 = (값 − 원본 최솟값) / (원본 최댓값 − 원본 최솟값)입니다. 첫 배치의 질량 50 kg은 (50 − 32.57) / (66.24 − 32.57) ≈ 0.5177이 됩니다. 관측된 질량 범위의 중간보다 조금 큰 위치이며, 제51.77백분위수가 아닙니다. 다른 열도 해당 열의 최솟값과 최댓값을 사용합니다.

  4. 다음 분석 선택

    네 측정 항목은 이제 각 표본 범위를 기준으로 0–1의 공통 척도를 사용합니다. 1은 고객 한계가 아니라 관측 최댓값을 나타내며, 이후 측정값은 원래 범위를 벗어날 수 있습니다. 다음 분석에서는 새 열을 명시적으로 선택합니다. 척도를 조정해도 데이터가 정규분포를 따르게 되거나 종속성이 사라지거나 허용할 만한 공정 성능이 입증되는 것은 아닙니다.

  5. 저장된 작업의 의미 확인

    48개 행은 모두 배치 순서를 유지하고, 원본도 보존됩니다. Results는 실행 당시의 변환을 기록합니다. 이후 워크시트를 편집하거나 Undo를 사용하면 저장된 결과는 그대로인 채 워크시트만 바뀔 수 있습니다.

자세히 보기: 각 결과 섹션 읽기

전체 결과 표는 Help와 동일하게 유효숫자 여섯 자리로 표시합니다.

변환 요약

원본 열과 출력 열은 원래 열과 새 열을 식별합니다. 유효값 수는 사용할 수 있는 원본 측정값의 수이고, 결측값 수는 누락된 측정값의 수입니다. 원본 평균, 원본 표준편차, 원본 최솟값 및 원본 최댓값은 원래 열을 해당 측정 단위로 설명합니다. 각 열의 관측 최솟값을 0으로, 최댓값을 1로 변환합니다. 그 사이의 값은 해당 표본 범위 안에서의 위치를 나타냅니다. 백분위수나 합격 판정 척도가 아닙니다.

계산된 예제 출력입니다. 연습용 사본을 실행하면 별도의 워크시트에 새 열이 작성됩니다.

변환 요약 · 4행
원본 열출력 열방법유효값 수결측값 수원본 평균원본 표준편차원본 최솟값원본 최댓값
wet_batch_mass_kgwet_batch_mass_kg_minmaxScale to [0,1]48045.49067.0091532.5766.24
inlet_temperature_cinlet_temperature_c_minmaxScale to [0,1]48064.50833.2456757.170.4
drying_time_mindrying_time_min_minmaxScale to [0,1]48030.5944.5197823.0241.72
electricity_kwhelectricity_kwh_minmaxScale to [0,1]48017.12391.7496114.26522.814

변환값

1행은 처음 가져온 배치입니다. 각 열에는 변환된 측정값이 들어 있으며, 48개 행 모두 수집 순서를 유지합니다. 첫 배치의 질량은 50 kg입니다. 32.57~66.24 kg 범위 안에서의 위치를 변환하면 약 0.5177이 됩니다. 관측된 질량 범위의 중간보다 조금 큰 위치입니다.

원래 행 순서대로 기록한 값입니다. 내보내기 시 모든 자릿수를 유지합니다.

변환값 · 48행
행wet_batch_mass_kg_minmaxinlet_temperature_c_minmaxdrying_time_min_minmaxelectricity_kwh_minmax
10.5176720.6541350.5679140.401217
20.07038910.2330830.1459890.112645
30.527770.5864660.7909090.419464
40.5173750.09774440.4251340.469763
50.2839320.7969920.5796790.215815
60.8506090.65413510.854837
70.2931390.5187970.3090910.166569
80.1633500.0711230
910.7669170.9342251
100.2750220.3007520.4834220.192186
110.1081080.436090.3133690.0445666
120.3664980.4060150.3149730.281787
130.389070.1503760.05614970.128904
140.3566970.4887220.166310.274535
150.2773980.7894740.2946520.339455
160.4627260.4285710.3556150.484618
170.2949210.4736840.4117650.255702
180.4184730.9699250.5743320.43549
190.246510.7593980.4133690.231957
200.8134840.6992480.6973260.657387
210.362340.8646620.1342250.279565
220.0451440.36090200.0355597
230.3908520.7218050.6545450.34004
240.1826550.8421050.08877010.239443
250.20790.9172930.3609630.208095
260.2206710.4812030.4197860.157679
270.1508760.4812030.301070.169961
280.5322250.7969920.5352940.496315
290.2759130.3533830.08556150.128553
300.3620430.1729320.2486630.318166
310.478170.6390980.3219250.378524
320.2622510.3157890.2593580.280735
330.2975940.436090.2641710.359106
340.2839320.7593980.2347590.316645
350.3893670.2932330.5727270.369868
360.2655180.3233080.05614970.198503
370.4639140.4511280.5732620.374664
380.4419360.9699250.4320860.403322
390.4948020.7669170.3160430.359457
400.5550940.5112780.678610.369517
410.3558060.4661650.4251340.279799
420.7098310.6165410.498930.586969
430.7505210.6016040.72371
4400.3383460.1588240.0433969
450.3038310.6390980.5294120.315592
460.2456190.8571430.2048130.20248
470.5776660.4962410.6614970.559364
480.5800420.6541350.9176470.589894

7. 보고서 만들기

Transformation summary와 Transformed values의 모든 행을 남깁니다. 선택한 방법, 원본 열, 출력 이름을 기록합니다. 요약은 원래 측정값을 설명하고, 값 표에는 변환된 출력이 들어 있습니다.

완료된 실행 결과에서 Add to report 항목을 선택합니다. 표와 차트를 선택하려면 Choose individual items and advanced options 항목을 엽니다. 그런 다음 Add to draft 항목을 선택합니다. 숨긴 항목은 저장된 분석에 남아 있습니다.

보고서 이름을 정하고 분석 목적과 해석을 추가합니다. Save 항목을 선택하고 Preview에서 내용을 확인한 뒤 Export → Download HTML을 사용합니다. 아래 예시는 한 화면에 다 보이지 않는 결과까지 포함하여 선택한 콘텐츠 전체를 보여 줍니다.

이 보고서는 앱에서 생성되었으며 영어로 제공됩니다. 해당하는 표, 차트, 실행 메모를 포함한 이 Help 예제의 앱 원본 출력 전체. 보고서의 숫자는 앱에 표시된 자릿수를 따릅니다. 내보낸 차트는 정적 차트입니다. 화면이 좁을 때는 넓은 차트와 표를 가로로 스크롤하세요.
예제 보고서 보기: 건조 배치의 [0, 1] 척도 변환

방문자가 이 웹사이트를 이용하는 방식을 파악하기 위해 Microsoft Clarity를 사용하며, 세션 녹화와 히트맵도 포함됩니다. 분석 서비스에 동의하지 않아도 웹사이트를 이용할 수 있습니다.

선택 사항은 이 브라우저에 여섯 달 동안 저장됩니다. 개인정보 처리 안내

현재 선택: 선택하지 않음.