Software de análisis de datos
Lista completa de funciones
Ellistat Data Analysis es el módulo de análisis estadístico de la suite Ellistat: un software web que selecciona automáticamente la prueba adecuada, comprueba sus condiciones de validez y orienta en la interpretación, sin necesidad de conocimientos previos de estadística. Una alternativa a Minitab, JMP o Statistica para el análisis de datos de calidad y procesos.
Descubra el análisis de datosLo esencial de un vistazo
Ellistat Data Analysis es el módulo de análisis estadístico de la suite Ellistat (que también incluye APC [ajuste automático de máquinas-herramienta], SPC, IQC [control de recepción], METRO, TRACE, OEE/TRS y ROUTINES). Se trata de un software web de análisis estadístico industrial diseñado para ofrecer la conclusión correcta en dos clics, sin necesidad de conocimientos especializados en estadística: selecciona automáticamente las pruebas adecuadas, comprueba sus condiciones de validez y guía la interpretación. Constituye una alternativa a Minitab, JMP o Statistica para el análisis de datos de calidad y procesos.
Pruebas en condiciones reales
Para nosotros, la mejor forma de demostrarle que Ellistat es sencillo, fácil de usar y completo es dejar que lo pruebe gratuitamente durante 1 mes con sus datos y con sus colegas.
Tabla completa de características
Diseñado para satisfacer las necesidades específicas de la industria
Insignia Solo en la web : función disponible únicamente en la versión web (no disponible en la versión de escritorio)
| Ámbito | Funcionalidad | Términos equivalentes (FR / EN) | Métodos, leyes, normas y detalles |
|---|---|---|---|
| Gestión de datos | Proyectos compartidos entre varios usuarios Solo en la web | Colaboración, intercambio de proyectos | Compartir de forma privada o pública, aplicación web |
| Varias tablas de datos por proyecto | Hojas de datos, hojas de cálculo, cuadrículas de datos | Hoja de cálculo integrada: introducción de datos, copiar y pegar al estilo de Excel, controlador de relleno | |
| Importación desde Excel y CSV | Importación de datos, importación de hojas de cálculo | Varias hojas, opción de transposición de archivos CSV | |
| Importación de directorios de Zeiss | Importación de datos de MMT y CMM | Lectura de un conjunto completo de archivos .txt de una máquina de medición tridimensional | |
| Importación de proyectos de Ellistat Desktop | Migración, .eli2 | Recopilación de datos, columnas y estudios de Gage R&R | |
| Exportación directa desde los módulos SPC / IQC Solo en la web | Integración del sistema de gestión de la producción (MES) con la calidad, datos de bucle cerrado | Haz clic con el botón derecho del ratón en cualquier tabla SPC o control → «Exportar a Data Analysis» | |
| Limpieza de datos | Limpieza de datos, preparación de datos | Menú del botón derecho: duplicados, valores que faltan, formatos, generación y cálculo de columnas | |
| Clasificación y tolerancias por característica | Metadatos de la columna | Nominal, tolerancias, límites de control, objetivo, ley de distribución, indicador a corto plazo | |
| Estadística descriptiva y capacidad | Análisis de una característica | Estadísticas descriptivas, informe de capacidad del proceso | Resumen, histograma, recta de Henry, cronología, reglas de detección |
| Capacidades a corto plazo y globales | Capacidad del proceso, Cp, Cpk, Pp, Ppk | Distinción entre dispersión a corto plazo y global; centrado en la media o en el objetivo | |
| Ajuste de las leyes de distribución | Ajuste de la distribución, identificación de la ley | Leyes continuas y discretas, pruebas de adecuación, proporción fuera de tolerancia | |
| Gráficos de control de atributos | Gráficos de control de atributos | P, NP, C, U y Laney P′ / U′ (sobredispersión) | |
| Descomposición de Fourier | Análisis espectral, spectral analysis | Detección de periodicidades en una señal de producción | |
| Intervalo de tolerancia | Intervalo de dispersión, intervalo de tolerancia, 95/95 | ISO 16269-6:2014, casos paramétricos y no paramétricos, unidireccionales y bidireccionales, método S o sigma, multimuestra | |
| Intervalo de predicción | Intervalo de predicción | ISO 16269-8:2004, población futura de tamaño finito, unidireccional y bidireccional | |
| Calculadora de límites de gráficos de control | Diseño de gráficos de control, curva de eficacia | Dimensionamiento de una tarjeta antes de su instalación | |
| Calculadoras de planes de muestreo | Muestreo de aceptación, planes de control de recepción | Atributos y medidas, normas ISO 2859 / ISO 3951 | |
| Pruebas de hipótesis | Selección automática de la prueba Solo en la web | Asistente estadístico, selección automática de pruebas | Pruebas adaptadas, propuestas y calculadas desde el principio: posición, escala y dispersión en una sola pantalla; condiciones de validez verificadas automáticamente |
| Comparación de posiciones | Comparación de medias, prueba t, ANOVA | Z y t teóricas, prueba z, prueba t, t emparejada, ANOVA, ANOVA emparejada | |
| Comparación de escalas | Comparación de varianzas, igualdad de varianzas | Chi², prueba F, Fligner-Killeen, Bartlett, Levene, MAD de permutación | |
| Comparación de distribuciones Solo en la web | Ajuste entre muestras | Cramér-von Mises, ensayo de energías | |
| Pruebas de rangos (no paramétricas) | Pruebas no paramétricas | Signos, Wilcoxon, Mann-Whitney, B a C, Kruskal-Wallis, Friedman pareado | |
| Pruebas de frecuencia | Comparación de proporciones, pruebas de proporciones | 1P, 2P, Chi² | |
| Descomposición de la varianza de una variable Y cuantitativa frente a varias variables X cualitativas Solo en la web | ANOVA - Multivariable | Análisis multivariante y Anavar: análisis cruzado paramétrico y no paramétrico, matriz de decisión, análisis de Pareto de los efectos | |
| Comparaciones múltiples | Comparaciones por pares post hoc | Conclusión por pares tras un ANOVA o una prueba de Kruskal-Wallis | |
| Pruebas sobre estadísticas resumidas | Pruebas de estadísticas resumidas | Sin datos brutos: a partir de n, media, desviación típica | |
| Potencia y tamaño de la muestra | Análisis de potencia, cálculo del tamaño de la muestra | Efecto expresable en unidades, % medio, múltiplos de sigma o % del intervalo de tolerancia | |
| Búsqueda dicotómica | Búsqueda de variables (Shainin), bifurcación secuencial, búsqueda de variables BOB/WOW | Hasta 8 factores sospechosos: ensayos de referencia BOB/WOW, bifurcaciones secuenciales, media banda ±2σ (σ derivado del gap = 6σ o introducido), gestión de ensayos indecisos, plan de confirmación factorial completo 2² sobre los factores supervivientes, análisis de efectos y ANOVA, diagnóstico, transferencia a una tabla | |
| Herramientas de Shainin | Resolución de problemas según el método Shainin | BOB vs WOW, intercambio de componentes (component swapping), multivariable | |
| Descomposición jerárquica de la varianza de una variable Y cuantitativa frente a varias variables X cualitativas Solo en la web | ANOVA anidado | Multivari y Anavar: análisis paramétrico y no paramétrico, búsqueda automática de la estructura jerárquica, matriz de decisión, análisis de Pareto de los efectos, análisis de la influencia sobre el PPk | |
| Pruebas de equivalencia | Equivalencia de medias Solo en la web | TOST, dos pruebas unilaterales, pruebas de equivalencia | Con un objetivo o entre dos muestras, emparejadas o independientes |
| Equivalencia de varianzas Solo en la web | Equivalencia de escala, ratio de varianza | Zona de indiferencia [1/R; R], escala logarítmica | |
| Equivalencia de proporciones Solo en la web | No inferioridad de las proporciones | Puntuación de Wilson (objetivo), Farrington-Manning (2 muestras) | |
| No inferioridad y no superioridad Solo en la web | Pruebas de no inferioridad y de no superioridad | Tres hipótesis alternativas seleccionables; matriz de decisión «diferencia × equivalencia» con el caso «indeciso» | |
| Ayuda para el dimensionamiento Solo en la web | Tamaño de la muestra para la equivalencia | El valor δ más pequeño demostrable con la plantilla actual; plantilla necesaria para un valor δ dado; δ en % del intervalo de tolerancia | |
| Estadísticas multivariantes | Análisis de componentes principales | ACP, PCA, análisis de componentes principales | Círculo de correlaciones, diagrama de Pareto de valores propios, variables adicionales ilustrativas, etiquetas |
| Análisis de correspondencias múltiples | ACM, MCA | Variables cualitativas | |
| Análisis factorial de datos mixtos Solo en la web | FAMD, análisis factorial de datos mixtos | Variables cuantitativas y cualitativas en conjunto | |
| Estadística T² de Hotelling | Hotelling T al cuadrado, control multivariante | Detección multivariante de puntos atípicos | |
| Clasificación no supervisada | Agrupación, K-means, segmentación | Elección de K, reproducibilidad, proyección ACP en 2D/3D, pruebas de discriminación por variable (Fisher, Kruskal-Wallis) | |
| Clasificación jerárquica | Dendrograma, agrupamiento jerárquico | Sobre individuos o sobre variables | |
| Diseños experimentales | Comparador de planes | Asistente de DOE, selección de diseños | Para una configuración determinada de factores e interacciones, lista de los diseños posibles ordenados por calidad (estrellas) |
| Diseños factoriales de Taguchi de dos niveles | Diseños factoriales fraccionales, tablas de Taguchi | L4 a L32, tabla de interacciones, tabla de alias, resoluciones III/IV/V | |
| Planes de varios niveles | Diseños de niveles mixtos, factorial completo general | Completos o fraccionarios: L4, L8, L9, L12, L16, L18, L25, L27… | |
| Planes de cribado | Diseños de cribado | L12, L20, diseño de cribado definitivo (DSD3 a DSD12): hasta 19 factores en 20 ensayos | |
| Superficies de respuesta | RSM, metodología de superficie de respuesta | Compuestos centrados (ajuste α), híbridos, puntos centrales | |
| Planes D-óptimos | Diseños D-óptimos, planes a medida | Construcción bajo restricciones, matriz de correlación de términos | |
| Planes de mezcla | Diseños de mezclas, planes de formulación | Componentes que suman 100 % | |
| Planes de reposición Solo en la web | Diseños que llenan el espacio, hipercubo latino, hipercubo latino | Criterios Audze-Eglais (cobertura global) y MaxPro (calidad de las proyecciones en dimensiones inferiores, adecuado para la selección), optimización mediante recocido simulado, propiedad del hipercubo latino | |
| Planos Smart-Design Solo en la web | Plan OMARS | Planos muy reducidos que permiten obtener factores totalmente independientes de los términos de segundo orden | |
| Análisis de planos | Análisis DOE, gráfico de efectos | Reconocimiento automático de los diseños de Taguchi, gráficos de efectos e interacciones, análisis multinivel | |
| Aprendizaje automático | Regresión lineal múltiple | Regresión lineal múltiple, GLM | Coeficientes, valores p, R², VIF, términos cuadráticos e interacciones, selección paso a paso hacia adelante/hacia atrás, mejor subconjunto |
| Regresión logística binaria y multinomial | Regresión logística, clasificación | Ratios de probabilidades con IC del 95 % %, pseudo-R² (McFadden, Cox y Snell, Nagelkerke), pruebas globales de verosimilitud, cambio automático a modelo multinomial | |
| Regresión PLS | Mínimos cuadrados parciales | Selección del número de componentes basada en R², coeficientes con VIF | |
| Regresión K-OPLS Solo en la web | Kernel OPLS, regresión con kernel | Núcleo RBF gaussiano, componentes predictivas y ortogonales, búsqueda automática del mejor núcleo y de la mejor configuración | |
| Proceso gaussiano Solo en la web | Regresión de procesos gaussianos, krigeo, kriging | Predicción con intervalo de confianza en cualquier punto, adecuada para muestras pequeñas | |
| Red neuronal | Red neuronal, MLP, aprendizaje profundo | Perceptrón multicapa: activación ReLU, capas configurables, tasa de aprendizaje con planificador, minilotes, regularización L2, curva de pérdida | |
| Árbol de decisión | Árbol de decisión, CART | Criterio de Gini o entropía, profundidad y número mínimo de elementos, reglas legibles con impureza por nodo | |
| Bosque aleatorio Solo en la web | Bosque aleatorio | Bootstrap, importancia de las variables (importancia de las características) | |
| SVM | Máquina de vectores de soporte | Núcleo RBF, ajustes C y gamma, margen máximo | |
| K vecinos más cercanos | KNN, k vecinos más cercanos | Clasificación por similitud | |
| Validación de modelos Solo en la web | División de datos de entrenamiento y prueba, sobreaprendizaje, control del sobreajuste | Líneas de prueba, gráfico de valores previstos frente a observados, matriz de confusión, variables explicativas frente a residuos, normalidad de los residuos, predicción con intervalos de confianza, superficies de respuesta en 3D y 5D | |
| Optimización | Optimización con múltiples respuestas | Optimización de respuestas múltiples, deseabilidad | Funciones de deseabilidad (objetivo, maximizar, minimizar, rango), pesos, búsqueda del óptimo global, controles deslizantes interactivos |
| Optimización bayesiana secuencial Solo en la web | Optimización bayesiana, aprendizaje activo, DOE secuencial, alternativa al método del simplex | Proceso gaussiano Matérn 5/2 anisotrópico (ARD), plan inicial de Audze-Eglais, estrategias prudente/equilibrada/exploratoria, gestión del ruido del proceso, propuestas de ensayos explicadas con ganancia esperada, detección de convergencia, diagnóstico «leave-one-out» (Q², RMSE, MAE, cobertura del 95 % %), sensibilidad de los factores, modo de demostración | |
| Optimización bayesiana de mezclas Solo en la web | Optimización de formulaciones, optimización bayesiana de mezclas | Dominio simple, plano inicial maximin, diagrama ternario con zonas no realizables, control de la viabilidad de los límites, corrección de los ensayos inválidos | |
| MSA — Análisis de los medios de medición | Precisión | Estudio de sesgos, Cg Cgk, capacidad del instrumento | Desviación respecto al valor real, Cg y Cgk, gráfico de precisión |
| Gage R&R a medida | Repetibilidad y reproducibilidad, estudio de R&R de calibres, MSA | Descomposición de la varianza (ANOVA), dos variables de referencia (tolerancia y proceso), gráficos por operario y por pieza | |
| Control de R&R por atributos | Análisis de la concordancia de atributos, control visual | Kappa entre controladores y contra el estándar, concordancia global, eficacia, tasa de error y de falsas alarmas, sesgo más estricto / menos estricto | |
| Linealidad | Linealidad de Gage | Sesgo en el rango de medición | |
| Comparación de dos métodos de medición Solo en la web | Comparación de dos métodos | Permite demostrar la equivalencia entre dos métodos de medición | |
| Inercia | Enfoque inercial | Combinación de precisión y repetibilidad en un único indicador; intervalo de tolerancia mínimo controlable por el instrumento | |
| Elección de la norma | Estándar de referencia MSA | Configuración del marco de cálculo seleccionado | |
| Fiabilidad | Dimensionamiento de ensayos de demostración | Diseño de pruebas de demostración de fiabilidad, plan de validación | Plan de prueba (0 fallos), plan Chi² (horas acumuladas), plan MTTF, tiempo hasta k fallos; cálculo de la variable seleccionada mediante «candado» |
| Análisis de tensiones y resistencias | Interferencia entre tensión y resistencia | Leyes teóricas (incluido el trapecio de uso) o datos experimentales, índice de fallos por solapamiento | |
| Estimación de las leyes de vida útil | Análisis de Weibull, análisis de datos de vida útil, análisis de supervivencia | Weibull de 2 y 3 parámetros (posición δ), máxima verosimilitud o regresión, IC, Anderson-Darling, papel de Weibull, tasa de fallo (riesgo), MTTF/MTBF | |
| Leyes de distribución Solo en la web | Repartos | Weibul 2 y 3, Exponencial 1 y 2, LogNormal, Gaussiana | |
| Mezcla y riesgos concurrentes Solo en la web | Riesgos combinados y concurrentes | Detección automática de la presencia de dos modos: cálculo en mezcla y en concurrencia | |
| Kaplan-Meier | Curva de supervivencia no paramétrica, análisis de supervivencia | Con censuras; comparación de supervivencia entre dos poblaciones (proveedores, versiones) | |
| Datos censurados, 5 formatos de introducción de datos | Datos censurados, datos de devolución de campo, datos de garantía | Valores + censuras, períodos + censuras, fechas de venta/devolución, fecha de venta + tiempo de avería (km), triángulo de Nevada de las devoluciones al servicio técnico | |
| Seguimiento de las devoluciones en garantía Solo en la web | Seguimiento de garantías, devoluciones al servicio técnico frente a las previstas | Rendimientos reales frente a los previstos según la normativa vigente, deducción en el plazo de garantía | |
| Tarjetas de control de devoluciones Solo en la web | Gráficos de control de garantía (exclusivos) | División de Nevada en zonas: proporción de devoluciones, evolución de β, fiabilidad por zona; lecturas por diagonal (antigüedad), columna (estacionalidad), fila (lote); distinción entre envejecimiento en stock y en servicio | |
| Ensayos acelerados | Pruebas de envejecimiento acelerado (ALT) | Arrhenius (energía de activación), Eyring, ley de potencia inversa, Peck, Coffin-Manson, Basquin; 2 restricciones combinadas; factor de aceleración, gráfico log-log | |
| Gráficos | Catálogo contextual | Visualización de datos | Solo se muestran los gráficos relevantes para la selección |
| Proporciones | Gráfico de Camembert, diagrama de Pareto | Camembert, gráficos de barras, diagrama de Pareto acumulativo, tabla | |
| Poblaciones | Diagrama de caja y violín | Caja de bigotes, violín, histograma, línea, tarjeta de control, «Better to Current», ogiva, curva ROC | |
| Relaciones | Diagrama de dispersión | Nube XY, distribución marginal, regresión, multi-X y multi-Y | |
| Análisis multivariante con ANOVA integrado | Gráfico multivariable | Descomposición gráfica de la variabilidad entre familias de variación, con el análisis de varianza como prueba estadística asociada | |
| Prueba estadística adjunta | Gráficos con datos estadísticos | Cada comparación gráfica puede mostrar la prueba estadística correspondiente (incluidas las pruebas pareadas). | |
| Tolerancia | Spécigraph Solo en la web | Intervalos de predicción, regresión ortogonal / de Deming | Predicción de una tolerancia Y a partir de una regresión en X y viceversa. Modelo simple 1X o más complejo 2X con términos de segundo orden |
| Montecarlo Solo en la web | Simulación de Monte Carlo | Simulación de la dispersión en una ecuación con un modelo de extracción de dos niveles: tipo D de la norma ISO 22514-2 | |
| Cadenas de cotas Solo en la web | Cadenas Dimension | Optimización simultánea de varias cadenas de cotas interdependientes. Variación de la gravedad de Y en las X. Simulación de Monte Carlo con un modelo de muestreo de dos niveles: tipo D de la norma ISO 22514-2. |
Su opinión
Una solución completa y modular
para la Industria 4.0
6 módulos estadísticos integrados
Precios del programa de estadística Data Analysis
- Demostración15 días de prueba / 1 año para estudiantes0€
- MSP / SPC
- Análisis estadístico
- Diseño experimental
- MSA
- Análisis gráfico
- Aprendizaje automático
- EstándarLo mejor en análisis de datos sin compromiso95€
- MSP / SPC
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- MSA
- Análisis gráfico
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- Asistencia técnica
- Actualización
- Número ilimitado de usuarios
- Suscripción de renovación tácita
- AnualLo mejor en análisis de datos (2 meses gratis)950€
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