Adatelemző szoftver
A funkciók teljes listája
Az Ellistat Data Analysis az Ellistat csomag statisztikai elemző modulja: egy webes szoftver, amely automatikusan kiválasztja a megfelelő tesztet, ellenőrzi annak érvényességi feltételeit, és segíti az eredmények értelmezését, anélkül, hogy előzetes statisztikai szakértelemre lenne szükség. Alternatívája a Minitab, a JMP vagy a Statistica programoknak a minőségi és folyamatadatok elemzéséhez.
Fedezze fel az adatelemzéstA legfontosabb információk egy pillanat alatt
Ellistat Data Analysis est le module d'analyse statistique de la suite Ellistat (qui comprend aussi APC (réglage automatique des machines-outils), SPC, IQC (contrôle de réception), METRO, TRACE, OEE/TRS et ROUTINES). C'est un logiciel web d'analyse statistique industrielle conçu pour donner la bonne conclusion en 2 clics, sans expertise statistique : il sélectionne automatiquement les tests adaptés, vérifie leurs conditions de validité et guide l'interprétation. Il constitue une alternative à Minitab, JMP ou Statistica pour l'analyse de données qualité et procédés.
Teszt valós körülmények között
Számunkra a legjobb módja annak, hogy bebizonyítsuk Önnek, hogy az Ellistat egyszerű, felhasználóbarát és teljes körű, hogy 1 hónapig ingyenesen tesztelheti az Ön adataival és kollégáival!
A funkciók teljes áttekintése
Az iparág sajátos igényeinek megfelelően tervezték
Jelvény Kizárólag webes : ez a funkció kizárólag a webes verzióban érhető el (az asztali verzióban nem elérhető)
| Terület | Funkció | Egyenértékű kifejezések (FR / EN) | Módszerek, törvények, szabványok és részletek |
|---|---|---|---|
| Adatkezelés | Több felhasználós megosztott projektek Kizárólag webes | Együttműködés, projektmegosztás | Névhez kötött vagy nyilvános megosztás, webalkalmazás |
| Több adattábla projektként | Adatlapok, munkalapok, adattáblák | Beépített táblázatkezelő: adatbevitel, másolás-beillesztés Excel-módra, húzófogantyú | |
| Excel- és CSV-fájlok importálása | Adatimport, táblázatkezelő-import | Több lap, CSV-átalakítási opció | |
| Zeiss-könyvtárak importálása | MMT-adatok importálása, CMM-adatok importálása | Egy háromdimenziós mérőgépről származó, .txt fájlokból álló teljes adatkészlet beolvasása | |
| Ellistat Desktop-projektek importálása | Migráció, .eli2 | Adatok átvétele, oszlopok és Gage R&R-elemzések | |
| Közvetlen export az SPC / IQC modulokból Kizárólag webes | MES-minőségintegráció, zárt hurkú adatkezelés | Kattintson a jobb gombbal bármely SPC-táblázatra vagy ellenőrző elemre → «Exportálás a Data Analysis-ba» | |
| Adattisztítás | Adattisztítás, adatfeldolgozás | Jobb egérgombbal elérhető menü: duplikátumok, hiányzó értékek, formátumok, oszlopok létrehozása és kiszámítása | |
| Jellemzők szerinti osztályozás és tűréshatárok | Oszlop metaadatok | Névérték, tűréshatárok, ellenőrzési határértékek, célérték, eloszlási törvény, rövid távú mutató | |
| Leíró statisztika és képességelemzés | Egy jellemző elemzése | Leíró statisztikák, folyamatképességi jelentés | Összefoglalás, hisztogram, Henry-egyenes, idősor, felismerési szabályok |
| Rövid távú és átfogó képességek | Folyamatképesség, Cp, Cpk, Pp, Ppk | Megkülönböztetés: rövid távú / átfogó szórás, átlag- vagy célpont-központosítás | |
| Eloszlási törvények illesztése | Elosztási illesztés, eloszlás azonosítása | Folyamatos és diszkrét ellenőrzések, megfelelőségi tesztek, a tűréshatáron kívüli arány | |
| Attribútumalapú ellenőrző táblázatok | Attribútum-ellenőrző diagramok | P, NP, C, U és Laney P′ / U′ (túlzott szórás) | |
| Fourier-bontás | Spektrális elemzés, spektrális analízis | Periodicitások felismerése egy gyártási jelben | |
| Tűréshatár | Szórásintervallum, tűrésintervallum, 95/95 | ISO 16269-6:2014, parametrikus és nem parametrikus esetek, egyoldali és kétoldali, S- vagy sigma-módszer, több mintavétel | |
| Előrejelzési intervallum | Előrejelzési intervallum | ISO 16269-8:2004, véges méretű, egyrétegű és kétoldalas jövőbeli populáció | |
| Ellenőrzőkártyák határértékeinek kiszámítója | Ellenőrző diagramok tervezése, hatékonysági görbe | A kártya méretezése a beépítés előtt | |
| Mintavételi tervek kiszámítói | Mintavételi ellenőrzés, átvételi ellenőrzési tervek | Jellemzők és mérések, ISO 2859 / ISO 3951 szabványok | |
| Hipotézisek tesztelése | A teszt automatikus kiválasztása Kizárólag webes | Statisztikai asszisztens, automatikus tesztkiválasztás | A rendszer már az elejétől kezdve javasolja és kiszámítja a megfelelő teszteket: a pozíció, a skála és a szórás egy képernyőn látható; az érvényességi feltételek automatikusan ellenőrizve |
| Pozíciók összehasonlítása | Átlagok összehasonlítása, t-próba, ANOVA | Elméleti Z- és t-értékek, z-próba, t-próba, párosított t-próba, ANOVA, párosított ANOVA | |
| Skálák összehasonlítása | Varianciák összehasonlítása, a varianciák egyenlősége | Chi², F-próba, Fligner–Killeen, Bartlett, Levene, MAD-permutáció | |
| Eloszlások összehasonlítása Kizárólag webes | A minták közötti illeszkedés minősége | Cramér–von Mises, energiateszt | |
| Rangpróbák (nem paraméteresek) | Nem paraméteres tesztek | Signes, Wilcoxon, Mann-Whitney, B–C, Kruskal–Wallis, párosított Friedman | |
| Frekvenciavizsgálatok | Arányok összehasonlítása, aránypróbák | 1P, 2P, Chi² | |
| Egy mennyiségi Y-változó varianciájának bontása egy mennyiségi Y-változó és több minőségi X-változó esetében Kizárólag webes | ANOVA – Többváltozós | Multivari és Anavar: paraméteres és nem paraméteres kereszzelemzés, döntési mátrix, a hatások Pareto-diagramja | |
| Többszörös összehasonlítások | Utólagos, páronkénti összehasonlítások | Páronkénti következtetés ANOVA vagy Kruskal–Wallis-teszt után | |
| Összefoglaló statisztikákra vonatkozó tesztek | Összefoglaló statisztikai tesztek | Nyers adatok nélkül: n-től kezdve, átlag, szórás | |
| A statisztikai erő és a minta mérete | Teljesítményelemzés, a mintanagyság kiszámítása | Egységekben kifejezhető hatás, átlagos %, szigma-szorzók vagy a tűréshatár %-je | |
| Dichotomikus keresés | Változókeresés (Shainin), szekvenciális elágazás, BOB/WOW változókeresés | Legfeljebb 8 gyanús tényező: BOB/WOW referencia-tesztek, szekvenciális elágazások, ±2σ félsáv (a résből származtatott σ = 6σ vagy megadott érték), a bizonytalan kísérletek kezelése, teljes 2²-es faktoriális megerősítő terv a fennmaradó tényezőkre, hatások elemzése és ANOVA, diagnosztika, átvitel egy táblázatra | |
| Shainin-eszközök | Shainin-módszer a problémamegoldásban | BOB vs WOW, komponensek cseréje (component swapping), többváltozós | |
| Egy mennyiségi Y-változó és több minőségi X-változó varianciájának hierarchikus bontása Kizárólag webes | Beágyazott ANOVA | Multivari és Anavar paraméteres és nem paraméteres elemzés, a hierarchikus struktúra automatikus felismerése, döntési mátrix, a hatások PARETO-elemzése, a Ppk-ra gyakorolt hatás elemzése | |
| Egyenértékűségi tesztek | Átlagok egyenértékűsége Kizárólag webes | TOST, két egyoldalú próba, ekvivalencia-vizsgálat | Egy célpontra vagy két minta között, párosítva vagy függetlenül |
| A varianciák egyenértékűsége Kizárólag webes | Skálaekvivalencia, varianciarát | Indifferencia-zóna [1/R; R], logaritmikus skála | |
| Arányok egyenértékűsége Kizárólag webes | Az arányok nem-alacsonyabb hatékonysága | Wilson-pontszám (célérték), Farrington–Manning (2 minta) | |
| Nem alacsonyabb hatékonyság és nem magasabb hatékonyság Kizárólag webes | Nem-alacsonyabb hatékonyságú, nem-magasabb hatékonyságú vizsgálatok | Három választható alternatív hipotézis; «különbség × egyenértékűség» döntési mátrix „bizonytalan” esettel» | |
| Méretezési útmutató Kizárólag webes | A megfelelőségi vizsgálathoz szükséges mintanagyság | A jelenlegi létszámmal igazolható legkisebb δ; egy adott δ-hez szükséges létszám; a δ-érték a tűréshatár %-jében | |
| Többváltozós statisztika | Főkomponens-elemzés | ACP, PCA, főkomponens-elemzés | Korrelációs kör, sajátérték-Pareto-diagram, szemléltető kiegészítő változók, címkék |
| Többszörös megfelelés-elemzés | ACM, MCA | Kvalitatív változók | |
| Vegyes adatok faktoranalízise Kizárólag webes | FAMD, vegyes adatok faktoranalízise | Kvantitatív és kvalitatív változók együttesen | |
| Hotelling T²-statisztika | Hotelling T-négyzet, többváltozós próba | Atypikus pontok többváltozós felismerése | |
| Nem felügyelt osztályozás | Csoportosítás, K-közép módszer, szegmentálás | K-érték kiválasztása, reprodukálhatóság, 2D/3D PCA-vetítés, változónkénti diszkriminancia-tesztek (Fisher, Kruskal–Wallis) | |
| Hierarchikus osztályozás | Dendrogram, hierarchikus klaszterezés | Egyénekre vagy változókra vonatkozóan | |
| Kísérleti tervek | Terv-összehasonlító | DOE-asszisztens, tervezéskiválasztás | Egy adott tényező/interakciós konfiguráció esetén a lehetséges kísérleti tervek listája minőség szerint (csillagokkal) rangsorolva |
| Taguchi 2-szintű faktoriális tervek | Részleges faktoriális kísérleti tervek, Taguchi-táblázatok | L4–L32, kölcsönhatások táblázata, álnevek táblázata, III/IV/V felbontások | |
| Többszintű tervek | Vegyes szintű kísérleti tervek, általános teljes faktoriális kísérlet | Teljes vagy részleges: L4, L8, L9, L12, L16, L18, L25, L27… | |
| Szűrési tervek | Szűrővizsgálati tervek | L12, L20, végleges szűrőterv (DSD3–DSD12) — legfeljebb 19 tényező 20 kísérletben | |
| Válaszfelületek | RSM, felületi válasz módszertan | Középre igazított kompozitok (α-beállítás), hibridek, középpontok | |
| D-optimális tervek | D-optimális tervek, egyedi megoldások | Korlátozásokkal rendelkező modell, a tagok korrelációs mátrixa | |
| Keverési tervek | Keveréktervek, összetételtervek | 100-ra összeadódó összetevők % | |
| Töltési tervek Kizárólag webes | Térkitöltő elrendezések, latin hiperkocka, latin hiperkocka | Audze–Eglais-kritériumok (teljes lefedettség) és MaxPro-kritériumok (alulméretezett vetületek minősége, szűrésre alkalmas), szimulált hőkezeléssel történő optimalizálás, latin hiperkocka tulajdonság | |
| Smart-Design tervrajzok Kizárólag webes | OMARS-terv | Nagyon kis méretarányú ábrák, amelyek lehetővé teszik a másodrendű tagoktól teljesen független tényezők kialakítását | |
| Tervelemzés | DOE-elemzés, hatásdiagram | Taguchi-tervek automatikus felismerése, hatás- és kölcsönhatási grafikonok, többszintű elemzés | |
| Gépi tanulás | Többszörös lineáris regresszió | Többszörös lineáris regresszió, GLM | Együtthatók, p-értékek, R², VIF, másodfokú tagok és interakciók, előre/hátra lépésenkénti szűrés, legjobb részhalmaz |
| Bináris és multinomiális logisztikus regresszió | Logisztikus regresszió, osztályozás | Odds arányok 95%-os konfidencia-intervallummal (%), pszeudo-R² (McFadden, Cox & Snell, Nagelkerke), globális valószínűségi arány-tesztek, automatikus átváltás multinomiális modellre | |
| PLS-regresszió | Részleges legkisebb négyzetek módszere | Az R²-érték alapján történő komponensszám-kiválasztás, VIF-értékkel rendelkező együtthatók | |
| K-OPLS-regresszió Kizárólag webes | Kernel OPLS, kernel-regresszió | Gauss-RBF-mag, prediktív és ortogonális komponensek, a legjobb mag és a legjobb konfiguráció automatikus keresése | |
| Gauss-eloszlás Kizárólag webes | Gauss-folyamat-regresszió, kriging, kriging | Bármely ponton elérhető konfidencia-intervallummal történő előrejelzés, kis mintákhoz igazítva | |
| Neurális hálózat | Neurális hálózat, MLP, mélytanulás | Többrétegű perceptron: ReLU-aktiváció, konfigurálható rétegek, tervezővel szabályozott tanulási ráta, mini-tételek, L2-szabályozás, veszteséggörbe | |
| Döntési fa | Döntési fa, CART | Gini-kritérium vagy entrópia, minimális mélység és elemzésszám, csomónkénti szennyeződéssel rendelkező, áttekinthető szabályok | |
| Véletlenszerű erdő Kizárólag webes | Véletlenszerű erdő | Bootstrap, a változók fontossága (feature importance) | |
| SVM | Támogató vektoros gép | RBF-mag, C- és gamma-beállítások, maximális tartalék | |
| K legközelebbi szomszédai | KNN, k legközelebbi szomszéd | Hasonlóság alapján történő osztályozás | |
| A modellek validálása Kizárólag webes | Edzés/teszt felosztás, túltanítás, a túltanítás szabályozása | Tesztvonalak, előrejelzett/megfigyelt grafikon, konfúziós mátrix, magyarázó változók és reziduumok összehasonlítása, a reziduumok normális eloszlása, előrejelzés konfidencia-intervallummal, 3D-s és 5D-s válaszfelületek | |
| Optimalizálás | Többválaszú optimalizálás | Többválaszú optimalizálás, kívánatosság | Kívánatos funkciók (cél, maximalizálás, minimalizálás, korlát), súlyok, globális optimum keresése, interaktív csúszkák |
| Szekvenciális bayesi optimalizálás Kizárólag webes | Bayes-optimalizálás, aktív tanulás, szekvenciális DOE, a simplex-módszer alternatívája | Anizotróp Matérn 5/2 gauss-folyamat (ARD), Audze-Eglais kezdeti terv, konzervatív/kiegyensúlyozott/felfedező stratégiák, a folyamat zajkezelése, a kísérleti javaslatok magyarázata a várható nyereséggel, konvergencia-felismerés, leave-one-out diagnosztika (Q², RMSE, MAE, 95%-os lefedettség %), tényezők érzékenysége, bemutató mód | |
| Bayesi keverékek optimalizálása Kizárólag webes | Képletoptimalizálás, keverékes bayesi optimalizálás | Egyszerű tartomány, maximin kezdeti terv, nem megvalósítható zónákat tartalmazó háromelemű diagram, a határértékek megvalósíthatóságának ellenőrzése, az érvénytelen kísérletek kijavítása | |
| MSA — A mérési eszközök elemzése | Pontosság | Előítéletek vizsgálata, Cg Cgk, műszeres alkalmasság | A valós értéktől való eltérés, Cg és Cgk, pontossági diagram |
| Egyedi Gage R&R | Répétabilité reproductibilité, gauge R&R study, MSA | Varianciaelemzés (ANOVA), két referenciaváltozó (tolerancia és eljárás), operátoronkénti és darabonkénti grafikonok | |
| R&R-értékek attribútumok szerint | A tulajdonságok egyezőségének elemzése, szemrevételezés | Kappa az ellenőrök és a szabvány között, átfogó megállapodás, hatékonyság, hiba- és téves riasztási arány, szigorúbb / kevésbé szigorú torzítás | |
| Linearitás | Linearitási tényező | A mérési tartományra vonatkozó torzítás | |
| Comparaison de 2 moyens de mesure Kizárólag webes | Comparison of 2 Methods | Permet de prouver l'équivalence de 2 moyens de mesure | |
| Tehetetlenség | Inerciális megközelítés | Pontosság és ismételhetőség egyetlen kijelzőn; a műszerrel szabályozható minimális tűréshatár | |
| A szabvány kiválasztása | MSA etalon | A kiválasztott számítási referenciarendszer beállítása | |
| Megbízhatóság | A bemutató jellegű kísérletek méretezése | Megbízhatósági igazolási tesztterv, validációs terv | Tesztterv (0 meghibásodás), Chi²-terv (összesített órák száma), MTTF-terv, k meghibásodásig eltelt idő; a «lakat» gombbal kiválasztott változó kiszámítása» |
| Feszültség–szilárdsági elemzés | A feszültség és a szilárdság közötti interferencia | Elméleti törvények (beleértve a szokásos trapéz-törvényt is) vagy kísérleti adatok, átfedés szerinti meghibásodási arány | |
| Az élettartamra vonatkozó törvények becslése | Weibull-elemzés, élettartam-adatok elemzése, túlélési elemzés | 2- és 3-paraméteres Weibull-modell (δ-pozíció), legvalószínűbb becslés vagy regresszió, konfidencia-intervallum (CI), Anderson–Darling-kritérium, Weibull-papír, meghibásodási arány (hazard), MTTF/MTBF | |
| Lois de distributions Kizárólag webes | Kifizetések | Weibul 2 et 3, Exponentiel 1 et 2, LogNormal, Gauss | |
| Mélange et risques concurrents Kizárólag webes | Mixing and Competing Risks | Détection automatique de la présence de 2 modes, calcul en mélange et en concurrent | |
| Kaplan–Meier | Nem paraméteres túlélési görbe, túlélési elemzés | Cenzúrázással; két populáció (szolgáltatók, verziók) túlélési arányának összehasonlítása | |
| Cenzúrázott adatok, 5 adatbeviteli formátum | Cenzúrázott adatok, mezővisszatérési adatok, jótállási adatok | Értékek+cenzúrák, időszakok+cenzúrák, eladási/visszavételi dátumok, eladási dátum + üzemszüneti idő (km), a szervizvisszavételek Nevada-háromszöge | |
| A jótállási visszaküldések nyomon követése Kizárólag webes | Garanciakövetés, tényleges és várt szervizvisszaküldések | Tényleges és a törvény szerint várható hozamok összehasonlítása, a garanciaidő alatti kamat | |
| Visszaküldési ellenőrző táblázatok Kizárólag webes | Garanciális ellenőrző diagramok (kizárólagos) | Nevada zónákra osztása: a visszatérési arány, a β alakulása, a megbízhatóság zónánként; értelmezés átlósan (életkor), oszlop szerint (szezonalitás), sor szerint (tétel); a raktáron lévő és a használatban lévő készletek öregedésének megkülönböztetése | |
| Gyorsított vizsgálatok | Gyorsított élettartam-vizsgálat (ALT), öregedési vizsgálatok | Arrhenius (aktivációs energia), Eyring, fordított hatványtörvény, Peck, Coffin–Manson, Basquin; két kombinált korlát; gyorsulási tényező, log-log grafikon | |
| Grafika | Kontextusfüggő katalógus | Adatvizualizáció | Csak a kiválasztás szempontjából releváns grafikonok jelennek meg |
| Arányok | Camembert-diagram, Pareto-diagram | Camembert-diagram, oszlopdiagramok, kumulatív Pareto-diagram, táblázat | |
| Népesség | Boxplot, hegedűdiagram | Bajuszos doboz, hegedű, hisztogram, egyenes, ellenőrző diagram, „Better to Current”, ogíva, ROC-görbe | |
| Kapcsolatok | Szórásdiagram | XY-felhő, marginális eloszlás, regresszió, több X- és több Y-változó | |
| Többváltozós elemzés beépített ANOVA-val | Többváltozós diagram, multivari grafikon | A variációs családok közötti variabilitás grafikus bontása, a varianciaanalízissel mint kapcsolódó statisztikai bizonyítékkal | |
| Csatolt statisztikai bizonyíték | Statisztikai adatokkal alátámasztott grafikonok | Minden grafikus összehasonlításnál megjeleníthető a hozzá tartozó statisztikai teszt (beleértve a párosított tesztet is) | |
| Tűréshatár | Spécigraph Kizárólag webes | Prediction intervals, orthogonal / Deming regression | Prédiction d'une tolérance Y à partir d'une régression en X et inversement. Modèle simple 1X ou plus complexe 2X avec termes de second ordre |
| Monte Carlo Kizárólag webes | Monte Carlo Simulation | Simulation de dispersion sur une équation avec un modèle de tirage à 2 niveaux : type D de l'ISO 22514-2 | |
| Méretezési láncok Kizárólag webes | Dimension Chains | Optimisation simultanée de plusieurs chaînes de cotes interdépendantes. Déclinaison de la gravité de Y sur les X. Simulation de Monte Carlo avec un modèle de tirage à 2 niveaux : type D de l'ISO 22514-2. |
Az Ön visszajelzései
Teljes körű, moduláris megoldás
az ipar 4.0 számára
6 integrált statisztikai modul
A Data Analysis statisztikai szoftver árai
- Bemutató15 napos próbaidőszak / 1 év diákoknak0€
- MSP / SPC
- Statisztikai elemzés
- Kísérleti terv
- MSA
- Grafikus elemzés
- Gépi tanulás
- StandardA legjobb, kötelezettség nélküli adatelemzés95€
- MSP / SPC
- Statisztikai elemzés
- Kísérleti terv
- MSA
- Grafikus elemzés
- Gépi tanulás
- Technikai támogatás
- Frissítés
- Korlátlan számú felhasználó
- Előfizetés hallgatólagos megújítása
- ÉvesA legjobb adatelemzés (2 hónap ingyen)950€
- MSP / SPC
- Statisztikai elemzés
- Kísérleti terv
- MSA
- Grafikus elemzés
- Gépi tanulás
- Technikai támogatás
- Frissítés
- Korlátlan számú felhasználó
- Előfizetés hallgatólagos megújítása
Tudjon meg többet

Xbar-R ellenőrző diagram: mire szolgálnak a piros vonalak?
X̄-R ellenőrző diagram: mire szolgálnak a piros vonalak? Egy X̄-R ellenőrző diagramon a ...

Az Ellistatnál nem számoljuk ki a Cpk-értéket. És ezt szándékosan tesszük!
Az Ellistatnál nem számoljuk ki a Cpk-értéket. És ez szándékos döntés! Ha már nyitott egy jelentést….

Kísérleti tervek: Smart Design és bayesi optimalizálás – mi változik valójában az ipar számára?
Évtizedeken át ugyanazt ismételgették az ipari statisztika órákon: a kísérleti tervekben….

Melyik statisztikai szoftvert érdemes választani a feldolgozóipar számára?
Melyik statisztikai szoftvert válasszuk a feldolgozóipar számára? A feldolgozóipar számára megfelelő statisztikai szoftver kiválasztása nem egy ….







