Comenzile aplicației, identificatorii foilor de lucru și valorile datelor demonstrative își păstrează forma originală. Capturile de ecran, graficele și fișierele de descărcat sunt în engleză. Exemplele științifice păstrează notația engleză originală: punct zecimal și virgulă pentru mii. Numerele și prețurile de prezentare folosesc formatul românesc.
Exemplu: loturi de uscare
Un studiu de uscare înregistrează masa umedă a lotului, temperatura la intrare, timpul de uscare și consumul de energie electrică pentru 48 de loturi. Transformați fiecare măsurătoare folosind valorile acestui eșantion.
Descărcați măsurătorile loturilor de uscare (CSV)Acesta este același exemplu ca în Help. Fișierul CSV conține măsurătorile de importat. Cele patru coloane numerice folosesc kg, °C, minute și kWh; batch_id permite identificarea lotului.
1. Creați analiza
În bara laterală, deschideți Data utilities, alegeți Standardize & Normalize și dați un nume analizei. Selectați New blank worksheet și Create analysis.
2. Importați datele
În Worksheet, alegeți Import. Selectați fișierul descărcat sau lipiți conținutul acestuia. Setați separatorul de câmpuri la Comma, folosiți Decimal dot și bifați First row contains column names. Previzualizați importul, apoi alegeți Import into worksheet.
3. Selectați coloanele de intrare
În Inputs, deschideți selectorul de coloane pentru Variables to transform. Selectați wet_batch_mass_kg, inlet_temperature_c, drying_time_min și electricity_kwh, în această ordine. Folosiți săgețile în sus și în jos pentru a le corecta ordinea, dacă este necesar.
Lăsați batch_id neselectat; acesta identifică un lot, nu o măsurătoare.
4. Setați metoda și numele coloanelor de ieșire
În Method, alegeți Standardize (z-scores). În Output names, introduceți numele corespunzător fiecărei coloane sursă.
| Coloană sursă | Nume coloană de ieșire |
|---|---|
wet_batch_mass_kg | wet_batch_mass_kg_zscore |
inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_zscore |
drying_time_min | drying_time_min_zscore |
electricity_kwh | electricity_kwh_zscore |
Verificați foaia de lucru destinație și nota care indică 4 new columns. Coloanele originale sunt păstrate.
5. Transformați
Alegeți Transform, apoi deschideți Results. Deschideți Worksheet pentru a vedea cele patru coloane noi lângă cele originale. Fiecare transformare reușită adaugă coloane noi; repetarea ei nu înlocuiește rezultatul anterior.
6. Interpretați rezultatele
Citiți sinteza datelor sursă
Sinteza descrie cele patru coloane originale, fiecare cu 48 de valori și fără citiri lipsă. Pentru masă, media este 45.4906 kg, abaterea standard a eșantionului este 7.00915 kg, iar domeniul observat este 32.57–66.24 kg.
Înțelegeți transformarea
Din fiecare valoare a coloanei, scădeți media coloanei, apoi împărțiți la abaterea standard a eșantionului pentru acea coloană. Zero reprezintă media sursă; +1 reprezintă o abatere standard a eșantionului deasupra acesteia. Rezultatul nu are unitatea de măsură originală.
Citiți primul lot transformat
Pentru primul lot, masa este 50 kg. Scădeți 45.4906 kg și împărțiți la 7.00915 kg pentru a obține aproximativ +0.6434. Acest lot este cu aproximativ 0.64 abateri standard ale eșantionului deasupra masei medii. Fiecare altă coloană folosește propria medie și propria abatere standard a eșantionului.
Alegeți următoarea analiză
Scorurile z vă permit să comparați cât de departe se află măsurătorile de propriile medii, în ciuda unităților originale diferite. Ele nu transformă valorile în probabilități. Selectați explicit coloanele noi pentru următoarea analiză. Scalarea nu face datele să urmeze o distribuție normală, nu elimină dependența și nu stabilește o performanță acceptabilă a procesului.
Păstrați contextul operației salvate
Toate cele 48 de rânduri rămân în ordinea loturilor, iar originalele sunt păstrate. Results înregistrează transformarea așa cum a fost executată. Modificările ulterioare ale foii de lucru sau Undo pot schimba foaia fără a schimba acel rezultat salvat.
Mai multe detalii: citiți fiecare secțiune de rezultate
Tabelele complete de rezultate folosesc șase cifre semnificative, ca în Help.
Sinteza transformării
Sursa și Coloana de ieșire identifică fiecare coloană originală și nouă. Valori valide numără citirile sursă utilizabile; Lipsă numără citirile lipsă. Media sursă, Abaterea standard sursă, Minimul sursă și Maximul sursă descriu coloana originală în unitatea sa de măsură. Din fiecare valoare a coloanei, scădeți media coloanei, apoi împărțiți la abaterea standard a eșantionului pentru acea coloană. Zero reprezintă media sursă; +1 reprezintă o abatere standard a eșantionului deasupra acesteia. Rezultatul nu are unitatea de măsură originală.
Rezultat calculat al exemplului. Rularea unei copii de exercițiu scrie coloane noi în foaia sa de lucru independentă.
| Sursă | Coloană de ieșire | Metodă | Valori valide | Lipsă | Media sursă | Abaterea standard sursă | Minimul sursă | Maximul sursă |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wet_batch_mass_kg | wet_batch_mass_kg_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 45.4906 | 7.00915 | 32.57 | 66.24 |
| inlet_temperature_c | inlet_temperature_c_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 64.5083 | 3.24567 | 57.1 | 70.4 |
| drying_time_min | drying_time_min_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 30.594 | 4.51978 | 23.02 | 41.72 |
| electricity_kwh | electricity_kwh_zscore | Standardize (z-scores) | 48 | 0 | 17.1239 | 1.74961 | 14.265 | 22.814 |
Valori transformate
Rândul 1 este primul lot importat. Fiecare coloană conține măsurătorile sale transformate, cu toate cele 48 de rânduri păstrate în ordinea colectării. Pentru primul lot, masa este 50 kg. Scădeți 45.4906 kg și împărțiți la 7.00915 kg pentru a obține aproximativ +0.6434. Acest lot este cu aproximativ 0.64 abateri standard ale eșantionului deasupra masei medii.
Valori înregistrate în ordinea originală a rândurilor. Exporturile păstrează precizia completă.
| Rând | wet_batch_mass_kg_zscore | inlet_temperature_c_zscore | drying_time_min_zscore | electricity_kwh_zscore |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.643355 | 0.397966 | 0.673936 | 0.326418 |
| 2 | -1.50526 | -1.32741 | -1.07172 | -1.08361 |
| 3 | 0.691863 | 0.120673 | 1.59655 | 0.415581 |
| 4 | 0.641929 | -1.88199 | 0.0831991 | 0.66135 |
| 5 | -0.479462 | 0.98336 | 0.722611 | -0.579498 |
| 6 | 2.24269 | 0.397966 | 2.46163 | 2.54291 |
| 7 | -0.435235 | -0.156619 | -0.396913 | -0.820123 |
| 8 | -1.05871 | -2.28253 | -1.38147 | -1.63402 |
| 9 | 2.96033 | 0.860119 | 2.1895 | 3.25221 |
| 10 | -0.522264 | -1.05012 | 0.324361 | -0.694952 |
| 11 | -1.32407 | -0.495531 | -0.379213 | -1.41626 |
| 12 | -0.0828381 | -0.618772 | -0.372575 | -0.257141 |
| 13 | 0.0255915 | -1.66632 | -1.44342 | -1.00416 |
| 14 | -0.129919 | -0.27986 | -0.987649 | -0.292577 |
| 15 | -0.51085 | 0.95255 | -0.45665 | 0.0246364 |
| 16 | 0.379415 | -0.526342 | -0.204425 | 0.733937 |
| 17 | -0.426674 | -0.34148 | 0.0278867 | -0.384598 |
| 18 | 0.166835 | 1.692 | 0.700486 | 0.493884 |
| 19 | -0.659227 | 0.829309 | 0.0345242 | -0.500623 |
| 20 | 2.06435 | 0.582827 | 1.20936 | 1.57813 |
| 21 | -0.102812 | 1.26065 | -1.1204 | -0.268 |
| 22 | -1.62653 | -0.803634 | -1.67574 | -1.46027 |
| 23 | 0.0341518 | 0.675258 | 1.03236 | 0.0274942 |
| 24 | -0.965969 | 1.16822 | -1.30846 | -0.464044 |
| 25 | -0.844699 | 1.47632 | -0.1823 | -0.617221 |
| 26 | -0.783351 | -0.31067 | 0.0610741 | -0.863561 |
| 27 | -1.11863 | -0.31067 | -0.4301 | -0.803548 |
| 28 | 0.713264 | 0.98336 | 0.538973 | 0.791093 |
| 29 | -0.517984 | -0.834444 | -1.32174 | -1.00588 |
| 30 | -0.104239 | -1.57389 | -0.646925 | -0.0793867 |
| 31 | 0.453603 | 0.336345 | -0.343813 | 0.215536 |
| 32 | -0.583612 | -0.988495 | -0.602675 | -0.262285 |
| 33 | -0.413834 | -0.495531 | -0.582762 | 0.120658 |
| 34 | -0.479462 | 0.829309 | -0.70445 | -0.086817 |
| 35 | 0.0270182 | -1.08093 | 0.693848 | 0.173241 |
| 36 | -0.567918 | -0.957685 | -1.44342 | -0.664088 |
| 37 | 0.385122 | -0.433911 | 0.696061 | 0.196675 |
| 38 | 0.279545 | 1.692 | 0.111962 | 0.336706 |
| 39 | 0.533499 | 0.860119 | -0.36815 | 0.122372 |
| 40 | 0.82312 | -0.187429 | 1.13192 | 0.171526 |
| 41 | -0.1342 | -0.37229 | 0.0831991 | -0.266857 |
| 42 | 1.56643 | 0.243914 | 0.388524 | 1.23405 |
| 43 | 1.76189 | 1.81524 | 0.813323 | 1.9022 |
| 44 | -1.84339 | -0.896065 | -1.01862 | -1.42197 |
| 45 | -0.383873 | 0.336345 | 0.514636 | -0.091961 |
| 46 | -0.663508 | 1.22984 | -0.828349 | -0.644655 |
| 47 | 0.93155 | -0.249049 | 1.06112 | 1.09916 |
| 48 | 0.942964 | 0.397966 | 2.12091 | 1.24834 |
7. Creați un raport
Păstrați Transformation summary și toate rândurile din Transformed values. Înregistrați metoda selectată, coloanele sursă și numele coloanelor de ieșire. Sinteza descrie măsurătorile originale; tabelul de valori conține rezultatul transformat.
Alegeți Add to report din analiza finalizată. Deschideți Choose individual items and advanced options pentru a selecta tabele și grafice, apoi alegeți Add to draft. Elementele ascunse rămân în analiza salvată.
Denumiți raportul și adăugați scopul studiului și interpretarea dumneavoastră. Alegeți Save, verificați Preview, apoi utilizați Export → Download HTML. Exemplul de mai jos conține întregul conținut selectat, inclusiv rezultatele care depășesc un singur ecran.