Power BI 및 Excel과 일치하지 않는 JMP 수율 %안녕 모두, 좋은 날.
동일한 원시 데이터 세트를 사용하여 Excel, Power BI 및 JMP 간의 차이를 보여주는 아래 표를 참조하십시오(JMP %는 대부분 Excel 및 Power BI와 비교할 수 없음). 원시 JMP 파일도 첨부했습니다. 누구든지 JMP 수율 %를 만드는 방법에 대한 조언을 Excel 및 Power BI와 비교할 수 있습니까? 나는 버전 17을 사용하고 있습니다. tks
월간 간행물 | 엑셀 수율 | Power BI 수율 | JMP 수율(Ave) | 델타 % JMP에서 |
1월 | 98.79% | 98.79% | 98.26% | -0.53% |
2월 | 98.77% | 98.77% | 98.40% | -0.37% |
망치다 | 98.91% | 98.91% | 98.49% | -0.42% |
4월 | 98.36% | 98.36% | 96.37% | -1.99% |
5월 | 99.34% | 99.34% | 97.73% | -1.61% |
품질 및 프로세스 엔지니어링Re: JMP 수율 %가 Power BI 및 Excel과 일치하지 않습니다.집계 합계를 통해 수율을 계산하는 Excel 피벗 테이블 사용자(Power BI도 유사해야 함).
"ORT 전 양호한 다이의 합계/검사된 총 수량의 합계"라는 수식 열을 추가하려면 요약 테이블을 넣거나 표로 작성해야 합니다.
JMP는 평균 수율을 사용합니다(위 공식과 동일하지 않음).
JMP를 통한 일일 보고서가 필요한 경우 JSL 스크립팅 또는 워크플로를 사용하여 자동화하는 것이 좋습니다.
Re: JMP 수율 %가 Power BI 및 Excel과 일치하지 않습니다.JMP에서는 요약 테이블을 만들고 여기에서 계산을 수행하고 플롯하는 것이 가장 좋습니다.
다음을 사용하여 원본 테이블에서 수율을 계산할 수도 있습니다. 열 합계() 올바른 byVars(월(및 연도))가 포함된 s를 플로팅에 사용합니다.
(제공된 JMP 테이블에 잘못된 데이터 유형이 있어 결과가 정확하지 않을 수 있으며 이 경우 수율 계산에 어떤 공식을 사용해야 할지 잘 모르겠습니다.)
Re: JMP 수율 %가 Power BI 및 Excel과 일치하지 않습니다.이는 설명에도 도움이 될 것입니다. 첨부된 시트의 가장 오른쪽에 있는 두 개의 셀을 확인하세요. 이는 두 가지 가능한 평균값(98.79% 대 98.27%) 간의 차이를 보여줍니다.
