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工业问题解决的统计思维
在本视频中，您将学习两种转换数据的方法：在分析中使用虚拟列和使用数据表中的新公式列。
对于此视频，我们使用文件 Queue Time.jmp。 此文件包含有关加工操作中 100 批零件的排队时间的信息。
我们将从绘制数据图表开始。 为此，我们从 Graph Menu 中选择 Graph Builder。
我们将 Queue Times 拖到 X 区域并单击直方图图标。
你可以看到这些数据是高度倾斜的。 排队时间数据通常遵循对数正态分布。 当您对对数正态数据应用对数转换时，转换后的数据分布近似正态。
让我们对这些数据应用对数转换。 为此，我们在列选择面板中右键单击变量 Queue Times，选择 Transform，然后选择 Log。
这会创建一个虚拟列，日志（排队时间） ，在数据表中不存在。
当我们通过将这个新变量拖到 X 区域来创建它的分布时，我们看到该分布确实接近正态分布。
让我们将此列添加到数据表中。 为此，我们右键单击日志（排队时间）在列选择面板中，然后选择添加到数据表。 当我们查看数据表时，我们会看到这个新列。
列中的公式将对数转换应用于数据。
日志只是 Transcendental 函数组下可用的许多转换之一。
如果您知道要转换变量或创建派生变量，则可以直接从数据表中创建新的公式列。
要从数据表创建队列时间的日志转换，请右键单击列标题，选择新建公式列、转换和日志。
新公式列是转换数据的有效方法。 您还可以使用它来创建应用各种不同功能的公式。 可用的函数类型取决于数据类型和您选择的变量数量。 对于分类数据，您可以轻松应用许多字符函数。 如果您有日期或时间数据，则可以应用许多日期和时间函数。
