Os comandos da aplicação, os identificadores das folhas de cálculo e os valores dos dados dos exemplos mantêm a sua forma original. As capturas de ecrã, os gráficos e os ficheiros para transferência estão em inglês. Os exemplos científicos conservam o ponto decimal e a vírgula como separador de milhares da fonte original; os preços e as contagens do sítio seguem as convenções portuguesas.
Exemplo: lotes de secagem
Um estudo de secagem regista a massa húmida do lote, a temperatura de entrada, o tempo de secagem e o consumo de eletricidade de 48 lotes. Transforme cada medição usando os valores desta amostra.
Transferir as medições dos lotes de secagem (CSV)Este é o mesmo exemplo usado em Help. O CSV contém as medições a importar. As quatro colunas numéricas usam kg, °C, minutos e kWh; batch_id identifica o lote.
1. Crie a análise
Na barra lateral, abra Data utilities, escolha Standardize & Normalize e dê um nome à análise. Selecione New blank worksheet e Create analysis.
2. Importe os dados
Em Worksheet, escolha Import. Selecione o ficheiro transferido ou cole o seu conteúdo. Defina o delimitador como Comma, use Decimal dot e assinale First row contains column names. Pré-visualize a importação e escolha Import into worksheet.
3. Selecione as colunas de entrada
Em Inputs, abra o seletor de colunas de Variables to transform. Selecione wet_batch_mass_kg, inlet_temperature_c, drying_time_min e electricity_kwh, por esta ordem. Use as setas para cima e para baixo para corrigir a ordem, se necessário.
Deixe batch_id por selecionar; identifica um lote, não uma medição.
4. Defina o método e os nomes de saída
Em Method, escolha Scale to [−1,1]. Em Output names, introduza o nome correspondente a cada coluna de origem.
| Coluna de origem | Nome de saída |
|---|---|
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 |
Verifique a folha de cálculo de destino e a nota que indica 4 new columns. As colunas originais são conservadas.
5. Transforme
Escolha Transform e abra Results. Abra Worksheet para ver as quatro novas colunas ao lado das originais. Cada transformação bem-sucedida acrescenta novas colunas; repeti-la não substitui os resultados anteriores.
6. Interpretar resultados
Leia o resumo da origem
O resumo descreve as quatro colunas originais, cada uma com 48 valores e sem leituras omissas. Para a massa, a média é 45.4906 kg, o desvio-padrão amostral é 7.00915 kg e os valores observados vão de 32.57 a 66.24 kg.
Compreenda a transformação
Faça corresponder o mínimo observado de cada coluna a −1 e o máximo a +1. Zero é o ponto médio desse intervalo, que não tem de ser a média. Os valores não conservam a unidade de medição original.
Leia o primeiro lote transformado
Para a massa, o ponto médio do intervalo é 49.405 kg e a semiamplitude é 16.835 kg. A massa de 50 kg do primeiro lote torna-se (50 − 49.405) / 16.835, ou cerca de +0.03534. Está próxima do ponto médio do intervalo. Cada uma das outras colunas utiliza o seu próprio ponto médio e a sua própria semiamplitude, não a sua média.
Escolha a próxima análise
As quatro medições partilham agora uma escala de −1 a +1 baseada nos seus próprios intervalos de valores amostrais. Os extremos são valores extremos observados, não limites de especificação, e zero não é necessariamente a média. Selecione explicitamente as novas colunas para a análise seguinte. A mudança de escala não torna os dados normalmente distribuídos, não remove a dependência nem estabelece um desempenho aceitável do processo.
Mantenha a operação guardada no seu contexto
As 48 linhas mantêm a ordem dos lotes e os originais são preservados. Results regista a transformação tal como foi executada. Edições posteriores na folha de cálculo ou Undo podem alterar a folha de cálculo sem modificar esse resultado guardado.
Mais detalhes: leia cada secção de resultados
As tabelas completas de resultados usam seis algarismos significativos, como na Ajuda.
Resumo da transformação
Coluna de origem e Coluna de saída identificam cada coluna original e nova. O campo «Valores válidos» conta as leituras de origem utilizáveis; o campo «Omissos» conta as leituras omissas. Média de origem, Desvio-padrão de origem, Mínimo de origem e Máximo de origem descrevem a coluna original na sua unidade de medição. Faça corresponder o mínimo observado de cada coluna a −1 e o máximo a +1. Zero é o ponto médio desse intervalo, que não tem de ser a média. Os valores não conservam a unidade de medição original.
Resultados calculados do exemplo. Executar uma cópia de treino escreve novas colunas na sua folha de cálculo independente.
| Coluna de origem | Coluna de saída | Método | Valores válidos | Omissos | Média de origem | Desvio-padrão de origem | Mínimo de origem | Máximo de origem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Valores transformados
A linha 1 é o primeiro lote importado. Cada coluna contém as respetivas medições transformadas, conservando as 48 linhas pela ordem de recolha. Para a massa, o ponto médio do intervalo é 49.405 kg e a semiamplitude é 16.835 kg. A massa de 50 kg do primeiro lote torna-se (50 − 49.405) / 16.835, ou cerca de +0.03534. Está próxima do ponto médio do intervalo.
Valores registados pela ordem original das linhas. As exportações mantêm a precisão total.
| Linha | 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. Criar um relatório
Conserve Transformation summary e todas as linhas de Transformed values. Registe o método selecionado, as colunas de origem e os nomes de saída. O resumo descreve as medições originais; a tabela de valores contém os resultados transformados.
Selecione Add to report da execução concluída. Abra Choose individual items and advanced options para selecionar tabelas e gráficos e, em seguida, selecione Add to draft. Os elementos ocultos permanecem na análise guardada.
Dê um nome ao relatório e acrescente o objetivo do estudo e a sua interpretação. Selecione Save, reveja Preview e, em seguida, use Export → Download HTML. O exemplo abaixo contém todo o conteúdo selecionado, incluindo resultados que não cabem num único ecrã.