Streudiagramm



Diese normalen Schwankungen werden der statistischen Variabilität zugerechnet. Cluster können mit der Clusteranalyse untersucht werden. Als solche können einfache gleitende Durchschnitte besser geeignet sein, um Unterstützung oder Widerstand Ebenen zu identifizieren. Zehn od roku aktivn a spn obchoduje na finannch trzch. File gt Open Data Ordner 2.

Was ist die finanzielle Performancemanagement?


Der Bereich zwischen jeder Kontrollgrenze und der Mittellinie ist in Drittel unterteilt. Das dritte, das der Mittellinie am nächsten liegt, wird als Zone A bezeichnet, das nächste Drittel ist Zone B, und das dritte am nächsten zu den Kontrollgrenzen ist Zone C.

Beachten Sie, dass es zwei von jeder der Zonen gibt, eine obere und eine untere. Sigma ist der griechische Buchstabe für s und wird in diesem Zusammenhang verwendet, um die Ausbreitung von Daten zu bezeichnen.

Standard-Regelgrenzen befinden sich 3 Sigma entfernt von der Mittel - oder Mittellinie des Diagramms. Die Mittellinie wird auch als Steuerleitung bezeichnet.

Diese werden 3 Sigma-Grenzen oder 3 Sigma-Zonen genannt. Der Abstand von der Mittellinie zu den Grenzwerten kann in 3 gleiche Teile eines Sigmas aufgeteilt werden. Statistische Theorie sagt uns, dass bei normaler Datenverteilung die folgenden Prozentsätze der Daten in das Sigma aufgenommen werden können: Wir können erwarten, dass 99,7 der Prozessergebnisse innerhalb der 3-Sigma-Kontrollgrenzen liegen.

Kontrollgrenzen Steuergrenzen werden statistisch aus Ihren Daten berechnet. Kontrollgrenzen definieren die Zone, in der die beobachteten Daten für einen stabilen und konsistenten Prozess praktisch die ganze Zeit 99,7 auftreten. Irgendwelche Schwankungen innerhalb dieser Grenzen kommen aus gemeinsamen Ursachen, die dem System innewohnen, wie die Wahl der Ausrüstung, die geplante Wartung oder die Präzision der Operation, die aus dem Design resultiert. Diese normalen Schwankungen werden der statistischen Variabilität zugerechnet.

Spezielle Ursachen müssen untersucht und beseitigt werden, bevor ein Kontrolldiagramm als Qualitätsüberwachungswerkzeug verwendet werden kann. Untergruppen sind ein Beispiel von Daten aus den insgesamt möglichen Daten.

Untergruppen werden verwendet, wenn es unpraktisch oder zu teuer ist, Daten zu jedem einzelnen Produkt oder einer Dienstleistung zu sammeln. Entscheidungen, Untergruppen einzusetzen oder müssen nicht sorgfältig durchdacht werden, um sicherzustellen, dass sie die Daten genau darstellen. Untergruppen müssen in sich selbst homogen sein, damit besondere Ursachen erkannt werden können, so dass sich Problembereiche von der normalen Variation der Untergruppe abheben.

Zum Beispiel, wenn Sie für die Analyse von Prozessen in einer Reihe von Einrichtungen verantwortlich sind, sollte eine separate Gruppe jede Einrichtung repräsentieren, da jede Einrichtung unterschiedliche Prozesse für die gleichen Aufgaben hat. Jede Untergruppe der Anlage sollte wohl noch weiter abgebaut werden, zum Beispiel durch Arbeitsschichten.

Untergruppen-Daten können andere Faktoren gemeinsam haben, wie beispielsweise Daten, die mit einem Bediener assoziiert sind, oder Daten, die mit einem bestimmten Flüssigkeitsvolumen assoziiert sind.

Untergruppen in Attributkontrollkarten Eine Untergruppe ist die Gruppe von Einheiten, die geprüft wurden, um die Anzahl der Fehler oder die Anzahl der Ausschüsse zu erhalten. Die Anzahl der Defekte wird mit c-Charts und u-Diagrammen angezeigt.

Die Anzahl der Ausschüsse, auch defekte Elemente genannt, wird mit p-Diagrammen und np-Diagrammen angezeigt. Ein Reject wird gezählt, wenn eine ganze Einheit nicht akzeptiert wird, Akzeptanz-Standards, unabhängig von der Anzahl der Mängel in der Einheit. Mängel - Abweichungen Datenfehler sind Mängel. Eine Nichtkonformität ist ein Merkmal, das nicht vorhanden sein soll, sondern ein Merkmal ist, das vorhanden sein muss, aber nicht ist. Ein defektes Element kann mehrere Nichtkonformitäten haben, zum Beispiel Fehler auf Versicherungsformulare, falsche Medikamente oder Servicebeschwerden.

Dann mach das Diagramm und analysiere es, um zu sehen, ob der Prozess kontrolliert ist. Datendefinitionen für die richtige Kartenauswahl Die Auswahl des korrekten Diagramms für eine gegebene Situation ist der erste Schritt in jeder Analyse. Es gibt eigentlich nur ein paar Charts zur Auswahl, und die Bestimmung der geeigneten erfordert einige ziemlich einfache Regeln auf der Grundlage der zugrunde liegenden Daten.

Diese Regeln sind im nachfolgenden Flussdiagramm beschrieben: Kontrollkarten werden in zwei Gruppen unterteilt: Variable Charts Variable Charts basieren auf variablen Daten, die auf einer kontinuierlichen Skala gemessen werden können. Diese können an beliebig vielen Dezimalstellen gemessen werden.

Einzel-, Mittel - und Bereichsdiagramme werden für variable Daten verwendet. Attribut-Diagramme Attribut-Diagramme basieren auf Daten, die gruppiert und gezählt werden können oder nicht. Attributdiagramme werden auch Zähldiagramme genannt und Attributdaten werden auch als diskrete Daten bezeichnet. Attributdaten werden nur mit ganzen Zahlen gemessen. Defekt - und Ablehnungsdiagramme werden für Attributdaten verwendet.

Variable Charts sind leicht zu verstehen und zu verwenden. Das X bezieht sich auf eine Variable X. Einzelne Diagramme zeichnen die Prozessergebnisse im Laufe der Zeit ab. Einzelne Beobachtungen sind auf dem I-Diagramm aufgetragen, Mittelwerte sind nicht auf dieser Art von Diagramm gezeichnet. Einzelne Diagramme werden verwendet, um variable Daten, die chronologisch aus einem Prozess gesammelt werden, wie z.

Diese Diagramme sind besonders nützlich, um Verschiebungen im Prozessdurchschnitt zu identifizieren. Bei der Überwachung eines Systems wird erwartet, dass die gleiche Anzahl von Punkten über und unter dem Durchschnitt liegt, der durch die Mittellinie repräsentiert wird. Verschiebungen oder Trends können auf eine Veränderung hinweisen, die untersucht werden muss. Das individuelle Kontrollschema ist für Situationen reserviert, in denen nur eine Messung durchgeführt wird, jedes Mal, wenn die Daten gesammelt werden, wo es unpraktisch oder unmöglich ist, eine Probe von Beobachtungen zu sammeln.

Wenn es nicht genügend Datenpunkte gibt, um gültige Kontrollgrenzen zu berechnen, fungiert ein individuelles Diagramm als einfaches Ablaufdiagramm. X-bar ist eine Abkürzung, um den Durchschnitt von X zu sagen. Ein X-Balken Diagramm ist ein variables Kontrolldiagramm, das die Änderungen in der durchschnittlichen Ausgabe eines Prozesses anzeigt. Das Diagramm reflektiert entweder Änderungen im Laufe der Zeit oder Änderungen, die mit einer kategorischen Datenvariable verbunden sind.

Das Diagramm zeigt, wie konsequent und vorhersehbar ein Prozess ist, den Mittelwert zu erreichen. X-Balken-Charts messen Variation zwischen Untergruppen. Variable Daten Untergruppen Untergruppen-Daten haben etwas gemeinsam, wie Daten, die mit einem bestimmten Operator verbunden sind, oder Daten, die mit einem bestimmten Flüssigkeitsvolumen verbunden sind.

Die Diagrammnamen kombinieren die entsprechenden Karteninitialen. Bereichsdiagramme messen die Variation der Daten. Ein Beispiel ist der Wetterbericht in der Zeitung, der jeden Tag die hohen und niedrigen Temperaturen gibt. Der Unterschied zwischen dem hohen und dem niedrigen ist der Bereich für diesen Tag.

Ein Bewegungsbereichsdiagramm kann verwendet werden, wenn es unmöglich oder unpraktisch ist, mehr als einen einzelnen Datenpunkt für jede Untergruppe zu sammeln. Diese Tabelle kann mit einem individuellen Diagramm gepaart werden, das dann als ein einzelnes Moving Range IR Diagramm bezeichnet wird. Ein einzelnes Diagramm wird verwendet, um die Änderungen in einer Variablen aus einem zentralen Wert hervorzuheben, der Mittelwert.

Das Bewegungsbereichsdiagramm zeigt die Variabilität zwischen den Messungen auf der Grundlage der Differenz zwischen einem Datenpunkt und dem nächsten. Das Einzeldiagramm, das obere Diagramm in der folgenden Abbildung, zeigt Änderungen an der Prozessausgabe über die Zeit in Bezug auf die Mittellinie, die den Mittelwert darstellt.

Das X-Balkendiagramm, das obere Diagramm in der folgenden Abbildung, ist eine grafische Darstellung der Variation zwischen den Untergruppen-Mittelwerten, das R-Diagramm, das untere Diagramm in der folgenden Abbildung, betrachtet Variabilität innerhalb dieser Untergruppen. Die Variation innerhalb der Untergruppen wird durch den Bereich R dargestellt. Die Mittellinie ist der Mittelwert oder Mittelwert der Reichweite.

Das s-Diagramm, das untere Diagramm in der folgenden Abbildung, betrachtet Variabilität innerhalb dieser Untergruppen. In diesem Paar von Diagrammen wird die Variation innerhalb der Untergruppen durch die Standardabweichung dargestellt.

Sie können wählen, ein Standardabweichungsdiagramm, d. Das Range-Diagramm wird oft verwendet, weil die Standardabweichung eine genauere und daher schwierigere Messung ist. Jetzt, da Computer die Standardabweichung automatisch berechnen, kann das s-Diagramm in allen Situationen verwendet werden.

Dies wird als X-bar S-Diagramm bezeichnet. Eine Standardabweichungsformel wird verwendet, um die Unterschiede in den Daten zu berechnen. Prozessfähigkeitsdiagramm cp Chart Prozessfähigkeitsanalyse wird verwendet, um den Prozess anzupassen, bis praktisch alle Produktausgaben den Spezifikationen entsprechen.

Sobald der Prozess in der Steuerung betrieben wird, versucht die Fähigkeitsanalyse, die Frage zu beantworten: Ist die Ausgabe-Besprechungsspezifikation oder ist der Prozess fähig.

Ist dies nicht der Fall, kann der Prozess angepasst werden, um ihn fähig zu machen. Das Prozess-Fähigkeitsdiagramm enthält eine normale Kurve, die überlagert ist Über ein Histogramm der Daten, gefolgt von mehreren Statistiken.

Spezifikationsgrenzen sind die Grenzen oder Toleranzen, die von Management, Ingenieuren oder Kunden festgelegt werden, die auf Produktanforderungen oder Dienstleistungszielen basieren. Spezifikationsgrenzen werden nicht durch den Prozess selbst festgelegt und können nicht einmal innerhalb des gegebenen Prozesses möglich sein. Ein Ziel der statistischen Prozesskontrolle ist es, festzustellen, ob im aktuellen Prozess tatsächlich Spezifikationen möglich sind.

Wenn die folgenden Aussagen zutreffen, kann ein Prozessfähigdiagramm ein geeignetes Werkzeug sein, um die inhärente Reproduzierbarkeit des Prozesses zu messen und den Grad zu überwachen, in dem er die Spezifikationen erfüllen kann: Der Prozess ist stabil und in der Steuerung. Die Daten werden normalerweise verteilt. Spezifikationsgrenzen fallen auf beiden Seiten der Mittellinie.

Sie untersuchen, ob Ihr Prozess in der Lage ist, Spezifikationen zu erfüllen. Attribut-Daten-Charts Auch hier repräsentieren Attributdaten bestimmte Merkmale eines Produkts oder Systems, das gezählt werden kann, nicht Produktmessungen.

Sie sind Merkmale, die vorhanden sind oder nicht vorhanden sind. Dies wird als diskrete Daten bezeichnet und wird nur mit ganzen Zahlen gemessen. In der Qualitätskontrollanalyse fällt diese abzählbare Daten in eine von zwei Kategorien: Defektdaten sind die Anzahl der Nichtkonformitäten innerhalb eines Elements. Es gibt keine Beschränkung für die Anzahl der möglichen Mängel. Defekte Charts zählen die Anzahl der Defekte in der Inspektionseinheit. Lehnt Daten ab, bei denen die gesamte Ware als Produktspezifikation beurteilt wird oder nicht.

Ablehnungsdiagramme zählen die Anzahl der Ausschüsse in einer Untergruppe. Sie können zählen, wie viele Formen haben Fehler und wie viele nicht, aber Sie können nicht zählen, wie Viele Fehler wurden nicht auf dem Formular gemacht. Wenn die Nicht-Vorkommen nicht bestimmt werden können, dann haben Sie Fehlerdaten. Es gibt keine Begrenzung für die Anzahl der Fehler, die auf jedem Formular gezählt werden können. Wenn Sie die Gesamtzahl der Formulare zählen, die einen oder mehrere Fehler hatten, dann haben Sie eine Anzahl der abgelehnten Einheiten.

Dies ist entweder ein oder Null rejects pro Einheit. Zusammenfassung von Defekten vs. Rejects Data Defects Charts sind Attributdiagramme für Fälle, in denen die möglichen Vorkommnisse unendlich sind oder nicht gezählt werden können. Sie zählen die Anzahl der Nichtkonformitäten innerhalb eines Artikels. Ablehnungsdiagramme sind Attribut Daten Diagramme für die Fälle, in denen abgelehnte ganze Einheiten gezählt werden.

Diese Zahlen können als Verhältnisse beschrieben werden, anstatt nur zählt. Beim Erstellen von Attributkontrolldiagrammen ist eine Untergruppe die Gruppe von Einheiten, die untersucht wurden, um die Anzahl der Fehler oder die Anzahl der Ausschüsse zu erhalten. Wenn konstant, zum Beispiel Formen werden jeden Tag verarbeitet, dann können Sie sich eine gerade Zählung der defekten Vorkommnisse. Eine Organisation kann einen Tag haben, in dem Versicherungsformulare verarbeitet werden und 50 Fehler gegen einen anderen Tag haben, in dem nur verarbeitet und 20 Fehler haben.

Wenn wir nur die Anzahl der Fehler betrachten, 50 vs. Nun, da wir die verschiedenen Arten von Attributdaten verstehen, können wir auf die spezifischen Diagramme zur Analyse gehen. Es gibt vier verschiedene Arten von Attributdiagrammen. Defekte Charts zählen die Anzahl der Defekte innerhalb der Inspektionseinheit.

Ablehnungen Charts zählen die Anzahl der abgelehnten Einheiten in einer Untergruppe. Der Einsatzbereich kann entweder eine Gruppe von Einheiten oder nur eine einzelne Einheit sein, auf der Fehlerzählungen durchgeführt werden. Bei der Erstellung eines c-Diagramms ist es wichtig, dass der Bereich der Chance für einen Defekt von der Untergruppe zur Untergruppe konstant ist, da das Diagramm die Gesamtzahl der Fehler zeigt.

Wenn sich die Anzahl der innerhalb einer Untergruppe getesteten Gegenstände ändert, dann sollte ein u-Diagramm verwendet werden, da es die Anzahl der Fehler pro Einheit und nicht die Gesamtdefekte anzeigt. Der Bereich der Gelegenheit kann entweder eine Gruppe von Gegenständen oder nur ein einzelnes Element sein, auf dem Fehlerzählungen durchgeführt werden.

Ein u-Diagramm ist angebracht, wenn der Bereich der Gelegenheit für einen Defekt von Untergruppe zu Untergruppe variiert. Diese Grafik zeigt die Anzahl der Fehler pro Einheit. Wenn die Anzahl der getesteten Gegenstände bei allen Untergruppen gleich bleibt, dann sollte ein c-Diagramm verwendet werden, da ein c-Diagramm die Gesamtdefekte anstelle der Anzahl der Fehler pro Einheit analysiert.

Ablehnungsdiagramme Die beiden Arten von Ablehnungsdiagrammen sind das p-Diagramm und das np-Diagramm. Sie können sich auch daran erinnern als nicht prozentual oder nicht proportional. Als p und np sind ein Team, sollten Sie in der Lage sein, dies mit der gleichen Geschichte zu erinnern. Für jede Untergruppe wird der verworfene Anteil als die Anzahl der Ausschüsse dividiert durch die Anzahl der untersuchten Gegenstände berechnet.

Dieser Vorgang allein kann einige der Gründe aufdecken, die ein Prozess nicht richtig funktioniert. Andere Probleme und versteckte Fallen werden bei der Arbeit durch diesen Prozess oft aufgedeckt. Flowcharting bricht auch den Prozess in seine vielen Teilprozesse. Die Analyse jeder dieser separat minimiert die Anzahl der Faktoren, die zur Variation des Prozesses beitragen. Nach dem Erstellen des Flussdiagramms können Sie einen weiteren Blick auf das Fishbone-Diagramm werfen und sehen, ob andere Faktoren aufgedeckt wurden.

Wenn ja, müssen Sie vielleicht noch ein anderes Pareto-Diagramm machen. Qualitätskontrolle ist ein kontinuierlicher Prozess, in dem Faktoren und Ursachen ständig überprüft und Änderungen nach Bedarf vorgenommen werden.

Das Histogramm hilft Ihnen zu analysieren, was los ist in den Prozess und hilft, die Fähigkeit eines Prozesses zu zeigen, ob die Daten in die glockenförmige Kurve und innerhalb der Spezifikationen fallen.

Ein Histogramm zeigt eine Häufigkeitsverteilung des Auftretens der verschiedenen Messungen an. Die Variable, die gemessen wird, ist entlang der horizontalen x-Achse und ist in mehrere Messbereiche gruppiert. Die Häufigkeit des Auftretens jeder Messung wird entlang der vertikalen y-Achse dargestellt. Histogramme zeigen die zentrale Tendenz oder das Mittel der Daten und ihre Variation oder Ausbreitung. Ein Histogramm zeigt auch den Messbereich, der die Prozessfähigkeit definiert.

Ein Histogramm kann die Merkmale des zu messenden Prozesses anzeigen, wie zB: Zeigen die Ergebnisse eine Normalverteilung, eine Glockenkurve Wenn nicht, warum nicht, gibt der Bereich der Daten an, dass der Prozess in der Lage ist, zu produzieren, was vom Kunden gefordert wird Oder die Spezifikationen Wie viel Verbesserung ist notwendig, um Spezifikationen zu erfüllen Ist diese Ebene der Verbesserung im aktuellen Prozess möglich Pareto Charts Pareto Charts Das Pareto-Diagramm kann verwendet werden, um Kategorien von Problemen grafisch darzustellen, damit sie richtig priorisiert werden können.

Die Pareto-Chart ist für einen italienischen Ökonomen des Es gibt oft viele Aspekte eines Prozesses oder Systems, die verbessert werden können, wie die Anzahl der defekten Produkte, Zeitzuteilung oder Kosteneinsparungen.

Jeder Aspekt enthält in der Regel viele kleinere Probleme, so dass es schwierig zu bestimmen, wie man das Problem zu nähern. Ein Pareto-Diagramm oder - Diagramm gibt an, welches Problem zuerst zu lösen ist, indem man den Anteil des Gesamtproblems zeigt, das jedes der kleineren Probleme umfasst. Dies basiert auf dem Pareto-Prinzip: Im Allgemeinen gewinnen Sie mehr durch die Arbeit an dem Problem, das von der höchsten Bar identifiziert wurde, als zu versuchen, mit den kleineren Bars umzugehen.

Ursachen-und-Effekt-Diagramme, Streudiagramme und Flussdiagramme können in diesem Teil des Prozesses verwendet werden. Probability Plots Probability Plots Um Control Charts zu verwenden, müssen die Daten einer Normalverteilung angenähert werden, um in der Regel die bekannte glockenförmige Kurve zu bilden.

Das Wahrscheinlichkeitsdiagramm ist ein Diagramm der kumulativen relativen Frequenzen der Daten, aufgetragen auf einer normalen Wahrscheinlichkeitskala.

Wenn die Daten normal sind, bildet sie eine Linie, die ziemlich gerade ist. Der Zweck dieses Plots besteht darin, zu zeigen, ob sich die Daten einer Normalverteilung annähern. Dies kann eine wichtige Annahme in vielen statistischen Analysen sein. Obwohl ein Wahrscheinlichkeitsdiagramm bei der Analyse von Daten für die Normalität nützlich ist, ist es besonders nützlich, um zu bestimmen, wie fähig ein Prozess ist, wenn die Daten normalerweise nicht verteilt sind. Das ist, wir sind daran interessiert, die Grenzen zu finden, innerhalb derer die meisten Daten fallen.

Da das Wahrscheinlichkeitsdiagramm den Prozentsatz der Daten anzeigt, die unter einen gegebenen Wert fallen, können wir die Kurve skizzieren, die am besten zu den Daten passt. Wir können dann den Wert lesen, der 0, 0,1 der Daten entspricht. Dies gilt allgemein als die untere natürliche Grenze.

Der Wert, der 0, 99,9 entspricht, gilt allgemein als die obere natürliche Grenze. Um mit den natürlichen Grenzen für eine normale Verteilung konsistent zu sein, wählen manche Leute 0, und 0, für die natürlichen Grenzen. Scatter-Plots werden auch als Korrelationstabellen bezeichnet. Es wird konstruiert, indem zwei Variablen gegeneinander auf einem Paar von Achsen aufgetragen werden. Ein Scatter-Plot kann nicht beweisen, dass eine Variable einen anderen verursacht, aber es zeigt, wie ein Paar von Variablen verwandt ist und die Stärke dieser Beziehung.

Statistische Tests quantifizieren den Grad der Korrelation zwischen den Variablen. In diesem Beispiel scheint es eine Beziehung zwischen Höhe und Gewicht zu geben. Von Statit Software, Inc. Excellent Analytics Tip 9: Trends, die wir zu realisieren haben, sind besser Dec. Aber es gibt Kundeninteraktionen auf den Webseiten, die Ergebnisse für Ihr Unternehmen ergeben, die Trends liefern, die eher schwer zu entschlüsseln und in die Tat umzusetzen sind.

Stellen Sie sich vor, einen täglichen wöchentlichen Trend zu bekommen, und es geht auf und ab und Sie haben keine Ahnung, was der Heck verursacht, auch nachdem Sie Ihre verdammtste getan haben, um alle Variablen zu isolieren. Das Ergebnis dieser natürlichen Biorhythmen ist, dass es dazu führt, dass Analysten und Vermarkter Analysen und tiefen Tauchgang machen, wo keiner notwendig ist, es bewirkt, dass einige von uns ldquobadrdquo aussehen, weil wir die Daten erklären können, und es verursacht einen Mangel an Glauben die Fähigkeit von Daten liefern Einblicke.

Es spielt keine Rolle, was die Zahlen auf diesem Graphen sind und was die x-Achse ist. Wenn du das bei Punkt 7 oder 17 oder 25 siehst, würdest du wissen, was der Trend dir sagt, und wenn es ein Anlass zur Sorge ist oder die Dinge in Ordnung sind und du donrsquot muss jede Aktion oder die Höhepunkte sind Ursachen für Feier Eins Wunderbare Werkzeug-Methodik, die ich gefunden habe, um wunderbar hilfreich bei der Trennung Signal von Lärm ist von der Welt sechs Sigma-Prozess Exzellenz und seine genannt Control Limits oder Control Charts.

Einfach setzen Kontrollkarten sind wirklich gut auf die Anwendung von Statistiken, um die Art der Variation in jedem Prozess zu beurteilen. Kontrollkarten wurden erstellt, um die Qualität in Fertigungssituationen zu verbessern oder andere davon , aber sie arbeiten auch wunderbar für uns. Es gibt drei Kernkomponenten eines Kontrolldiagramms. Hier ist, was ein Trend aussieht mit Kontrollgrenzen oben überlagert: Lassen Sie uns verstehen, was Sie suchen.

Die grüne Linie oben. Zum Beispiel für den obigen Prozess ist es Im obigen Beispiel ist es Die obige Kontrollkarte veranschaulicht einen natürlichen Biorhythmus im KPI-Trend, der zwischen den beiden Kontrollgrenzen liegt, das sind Punkte, die eine natürliche Variation in der Metrik zeigen und vorläufig keine Ursachen für irgendetwas sind Obwohl, wie Sie deutlich sehen können, variieren sie ziemlich viel von einem Datenpunkt zum nächsten.

Die massiv kühle Sache ist, dass es alle Punkte in der Tendenz zeigt, denke an es als Tage oder Wochen oder Monate, wenn du Aktion genommen hättest, weil es etwas Ungewöhnliches gab, das aufgetreten ist. Es gewinnt, traurig, erzähl dir, was der Heck passiert ist, aber es wird dir sagen, wann du deine kostbare Zeit benutzen sollst, um tiefer zu graben. Isnrsquot that awesome Denken Sie an die ganze Zeit, die Sie verschwendet haben, um das Puzzle hinter den Datenpunkten unterhalb der Mean zu lösen, die wie ldquoproblemsrdquo aussehen.

Sie sind nicht zugeordnet, sondern eher auf der Grundlage der natürlichen Ausgabe Ihrer Daten berechnet. Irgendetwas innerhalb der Kontrollgrenzen sollte als erwartete Variation natürlicher Biorhythmus betrachtet werden. In einer Welt, in der wir Tonnen von Metriken sind, wo jedes Armaturenbrett fünfzehn Graphen darauf hat, sind die Kontrollgrenzen sehr hilfreich bei der Nutzung der Macht der Statistik, um der erste Filter zu sein, wenn man tiefer graben oder nach einer Ursache suchen sollte.

Wenn Ihre Metriken und Trends haben Variationen von Tag zu Tag und Woche zu Woche ist dies eine gute Möglichkeit zu isolieren, was ist ldquonormalrdquo und was ist ldquoabnormalrdquo in den Trend.

Kontrollkarten zeichnen sich auch sehr gut aus. Dieses Ziel kann Ihnen sagen, wie gut, oder nicht, Sie sind auf der Suche. Das ist selten der Fall für die massive Flut von Metriken, mit denen man sich beschäftigen muss. Es ist skalierbar für Sie, um Regeln für alle Ihre Trends anzuwenden. Praktische Überlegungen bei der Verwendung von Kontrollkarten Grenzen: Wie bei allen Sachen Statistiken, desto mehr Datenpunkte haben Sie, desto besser sind Ihre Kontrollgrenzen, es wäre schwer, eine Kontrollkarte zu machen, die mit nur fünf Datenpunkten sinnvoll ist man kann Schaffen es, es ist einfach nur sehr sinnvoll.

Kontrollgrenzen funktionieren am besten mit Metriken KPIrsquos wo es ein bisschen einfach zu kontrollieren für die beeinflussenden Variablen ist. Es gibt zu viele Variablen, die sich auf Ihren Trend auswirken könnten. Sie müssen in der Lage sein, ein bisschen Statistiken zu verstehen und haben einige Grundkenntnisse rund um Standardabweichungen usw. Praktisches Beispiel für die Verwendung von Kontrollgrenzen: Die obige Grafik zeigt eine mögliche Stichprobenumwandlungsrate einer Website.

Es ist leicht zu wissen, im Januar diese Leistung war schrecklich. Es ist viel schwieriger zu wissen, dass zwischen März und Juli statistisch gab es nichts viel zu krabbeln, obwohl der Trend geht nach oben und unten.

Wagen und Kasse Abbruchraten. DeinSquoll ist angenehm überrascht und glücklich, was du lernst wie auch deine Chefs. Jede anständige statistische Software berechnet automatisch Kontrollgrenzen und erstellt diese Graphen für Sie. Minitab ist derjenige, der viel von Leuten benutzt wird, die ich kenne obwohl es ein bisschen teuer ist. Sie können auch immer einfach Jury-Rig Excel, um die Grenzen für Sie zu berechnen vielleicht ein Leser des Blogs kann eine Vorlage, die ich hier posten kann für everyonersquos verwenden Update: Dies ist eine lange und komplexe Post, aber ich hoffe, dass ich Ihnen die Macht der Kontrolle Charts mitgeteilt habe, ist es ein bisschen trocken und nehmen Sie ein wenig Wissen und Geduld, aber es ist so mächtig bei der Unterstützung Ihrer Analyse speziell, wenn es darum geht Trennsignal vom Rauschen Signal - gt Insights - gt Action - gt Glückliche Kunden - gt Geld, Geld, Geld.

Was denkst du hast du Kontroll-Charts verwendet Welche Metriken glaubst du, dass sie am besten funktionieren werden Wenn die Web-Analytics-Anbieter die Möglichkeit haben, Kontrollkarten als Standardoption in ihren Tools zu machen, ist das nicht sinnvoll. Wie dieser Beitrag Für weitere Beiträge bitte hier klicken. Wie dieser Beitrag teilen Sie es: Ich bin in der Mitte des schwarzen Gürteltrainings und fühle mich durch seine Anwendung auf Webstatistik.

Dieser Artikel und Konversation war sehr hilfreich. Die Webstatistik in diesem Fall. Sie sind die Spezifikationsgrenzen und nicht die Kontrollgrenzen. Kontrollkarten sind so konzipiert, dass sie die tatsächliche Prozessvariation mit dem vergleichen, was von der Kundenerwartung erlaubt ist.

Also, die Kundens Erwartungen die Prozessspezifikationen würden das Wachstum nicht einschränken. Wenn Sie in einem Wachstumszustand sind, kann jede Änderung, die Sie implementieren, nicht wirklich entschlossen sein, durch Ihre Änderung verursacht zu werden.

Wenn Sie in einem Kontrollzustand sind, sagen Sie die Kontrollkarten, wenn Sie in den Kundens Erwartungen Spezifikationsgrenzen operieren, wenn sie zwischen den beiden Grenzen liegt und wenn sie auf Ziel sind die Erwartungen des Kunden0. Dann machen Sie eine Hypothose, implementieren eine Änderung und tun statistische Tests, um zu sehen, ob die Änderung einen statistisch signifikanten Unterschied gemacht hat. War die erhöhte Statistik aufgrund zufälliger Chance oder Sonderursachen je nachdem, welche Änderung Sie implementiert haben.

Deshalb können Sie in einem Wachstumszustand sechs Sigma verwenden, um Chancen für Wachstum zu identifizieren. Auf jeden Fall hat dieser Artikel und die Diskussionen dahinter geholfen, dass ich meinen Kopf herum bekomme, wie ich die Kontrollkarten mit meinen Webstatistiken verwenden werde. Oder vielleicht gar nichts Wie sie sagen, Folterzahlen und sie bekennen sich auf irgendetwas.

Es liegt an Ihnen zu entscheiden, was die wichtigsten Leistungsindikatoren für Ihre Community sind. Störfaktoren werden mithilfe von statistischen Verteilungen beschrieben, da die Werte der Störfaktoren schwanken.

Die Parameter und Funktionen werden in ein Parameterdiagramm eingetragen: Eine detailliertere Beschreibung anhand eines Praxisbeispiels finden Sie in Kapitel 3. Taguchi-Verlustfunktion Die in den er- und er-Jahren von Genichi Taguchi entwickelte Taguchi-Verlustfunktion wertet jede Abweichung vom Sollwert auch innerhalb der Toleranzgrenzen als einen Fehler, der einen konkreten finanziellen Verlust verursacht.

Dies steht im Gegensatz zur klassischen Denkweise, dass alles innerhalb der Spezifikationsgrenzen gleich gut ist und ein Verlust erst beim Überschreiten der Grenzen entsteht. Bei der Taguchi-Verlustfunktion wird der durch Abwei- Verify 47 chung vom Sollwert entstehende Verlust durch eine quadratische Funktion Parabel beschrieben.

Der Verlust wird minimiert, wenn der erreichte Wert genau dem Zielwert entspricht. Für Merkmale, die einen festgelegten Sollwert haben, berechnet sich die Robustheit nach folgender Formel: Im internationalen Wettbewerb ist eine hohe Zuverlässigkeit neben möglichst geringen Produktkosten ein entscheidendes Verkaufsargument.

Zuverlässigkeit ist einfach definiert: Es gibt hier verschiedene Kennzahlen: Diese organisatorische Aufgabe wird mit Zuverlässigkeitsmanagement bezeichnet und basiert im Wesentlichen auf Testplänen mit den dazugehörigen Tests. Verify 49 Er unterscheidet sich vom Experiment dadurch, dass beim Test zumindest zwei erwartete Ergebnisse vorliegen, während das Ergebnis beim Experiment offen ist oder nur vermutet werden kann. Eine Wiederholbarkeit der Ergebnisse beim Anwenden auf verschiedene Objekte ist eine Voraussetzung beim Experiment, beim Test hingegen ist das Ergebnis je nach Objekt anders.

Das Testergebnis wird als empirischer Beweis angesehen. Dies dient der Erprobung neuer oder unbekannter Vorgänge, ohne echte Umgebungen zu beeinträchtigen oder zu gefährden. Das Ziel einer Pilotierung ist: Im Folgenden sind die wesentlichen Schritte einer Pilotierung dargestellt: Der einfachste Weg kann auch eine schrittweise Datensimulation mittels einer Statistiksoftware für Six Sigma sein.

Fertigstellung bedeutet in diesem Zusammenhang alle erforderlichen Detaillierungen, d. Prüfungen, Zeichnungen, Stücklisten usw. Danach sind alle weiteren Schritte bezüglich einer Herstellung voranzutreiben. Auch hier wird es basierend auf Test- und Prüfergebnissen immer wieder Optimierungsschleifen geben. Jedoch muss vorher — während der Pilotierung und des Capability Flowup — sichergestellt sein, dass das neue Produkt bzw.

Diese Verkettung ermöglicht einen lückenlosen Informationsfluss der Qualitäts- und Leistungsanforderungen vom System bis zu den einzelnen Komponenten. Durch die Zergliederung eines Systems in Systemelemente, Komponenten und Module ist ein komplexes Produkt oder Prozess leichter zu überschauen.

Als ein weiteres Subsystem kann die Steuerung des Tisches mit den Komponenten Kompaktsteuerung, Sicherheitsabschaltungsmodul, Kollisionssensor und dem Bedienteil betrachtet werden. Eine wichtige Komponente des Tisches ist die beschichtete Arbeitsplatte. Aufgrund der relativ geringen Komplexität und der guten Anschaulichkeit wird dieses Fallbeispiel in Abschnitt 3. Diese hohen Einspritzdrücke bewirken, dass sich im Zylinder ein besonders feines Kraftstoff-Luft-Gemisch bildet, das effizient, schnell und sauber verbrennt.

Anhand dieses Fallbeispiels wird in Abschnitt 3. Die Zergliederung eines Systems in Systemelemente, Komponenten und Module erleichtert zwar die Überschaubarkeit, birgt aber auch die Gefahr in sich, dass nur die einzelnen Systemelemente, Komponenten und Module jeweils für sich optimiert werden.

Die Optimierung einzelner Komponenten ist daher notwendig, aber nicht ausreichend. Teiloptimierungen können zu einer Nichterfüllung von Kundenanforderungen, zu einer höheren Komplexität des Systems und zu erhöhten Kosten führen. Integration in einen allgemeinen Entwicklungsprozess 55 Was bringt es?

Die acht Phasen des Entwicklungsprozesses lauten: Innovation und Strategie 2. System- und Produktplanungsphase 3. Wie das Bild zeigt, gibt es teilweise Überschneidungen bei der Zuordnung. In dieser Phase wird die Produktidee entwickelt, das Kosten-Nutzen-Verhältnis des Entwicklungsvorhabens abgeschätzt und der Kundennutzen sowie der wirtschaftliche Nutzen bestimmt.

Für die strategische Planung wird häufig eine Portfolioanalyse eingesetzt, bei der in einer Grafik die Produktidee bezüglich der zu erwartenden Marktanteile und des relativen Marktwachstums bewertet wird.

Methoden in der Define-Phase Am Ende der Phase sind eine strategische Managemententscheidung und eine Rückmeldung bezüglich der Kundenbedürfnisse erforderlich. Das Vorgehen kann anhand von folgenden vier Schritten beschrieben werden: Dazu werden bestehende Kunden nach ihrem jeweiligen Anteil am Unternehmensumsatz bewertet und in einem Pareto-Diagramm dargestellt.

Ermittlung von Funktionen und deren Strukturen In der Konzeptphase, der dritten Phase des Entwicklungsprozesses, werden die Systemfunktionen und Strukturen erarbeitet. Kundenanforderungen und gesetzliche Bestimmungen analysieren 3. Definition eines Messsystems für die Erfüllung der Anforderungen 4. Methoden in der Measure-Phase Analyze-Schritte 1 bis 3 1. Funktionale Struktur des Systems erstellen. Auswahl des am besten geeigneten Konzeptes.

Optimierung des Designkonzepts Tab. Methoden in der Analyze-Phase 4. Dies entspricht dem vierten Schritt der Analyze-Phase: Entwurfsphase In der Entwurfsphase wird das System in realisierbare Subsysteme, Module und Funktionselemente gegliedert.

Ein Designvalidierungsplan wird erstellt. Die Betriebsmittelplanung ist ebenfalls Bestandteil der Designphase des Entwicklungsprozesses. Nullserienphase Während der Nullserienphase wird eine Probeserie des Produktes in begrenzter Stückzahl und unter Serienbedin- Integration in einen allgemeinen Entwicklungsprozess 63 gungen hergestellt.

Eine allgemeingültige Zuordnung kann an dieser Stelle daher nicht beschrieben werden. In den Tabellen 8 S. Methoden in der Verify-Phase Umsetzung der Anforderungen 65 3. Bei der Entwicklung von Produkten, die aus mehreren Komponenten Hardware, Software, Teilsystemen oder Modulen bestehen, wird üblicherweise bei der Umsetzung der Anforderungen auf Subsystem- oder Komponentenebene begonnen.

Die Integration der Subsysteme oder Komponenten zu einem Gesamtsystem erfolgt erst in einem nachfolgenden Schritt. Die Optimierung des Gesamtsystems im Hinblick auf die an das System gestellten Anforderungen erfordert einen ganzheitlichen Ansatz. Die Verkettung der Methoden im Rahmen des Anforderungsmanagements vom System bis zur einzelnen Komponente ermöglicht einen lückenlosen Informationsfluss der Qualitäts- und Leistungsanforderungen vom System bis zu den einzelnen Komponenten.

Die Erhöhung der Transparenz bei der Umsetzung der Kundenanforderungen und die engere Einbeziehung des Kunden in den Entwicklungsprozess wirken sich positiv auf den Produkterfolg und die Kundenzufriedenheit aus.

Die Anforderungen, Erwartungen und Wünsche an das geplante Produkt werden in einem Lastenheft dokumentiert. Das Lastenheft beschreibt aus Anwendersicht, wofür das Produkt zu entwickeln ist. Umsetzung der Anforderungen 67 Die Kundenanforderungen werden zunächst in funktionale Anforderungen auf Systemebene umgesetzt Bild 9.

Die Anforderungen, die nötig sind, um die gewünschten Systemfunktionen zu gewährleisten, werden vom Gesamtsystem an die jeweiligen Subsysteme, Module und im Weiteren an die Komponenten weitergegeben.

Critical to Satisfaction CTQ: Critical to Quality Bild 9: Mithilfe eines nachgeschalteten Treiberbaumes werden diese Merkmale in einen höheren Detaillierungsgrad heruntergebrochen und als messbare Anforderungen mit Zielwert beschrieben. Mithilfe dieses QFD werden die Systemfunktionen erarbeitet und priorisiert, die zur Erfüllung der Anforderungen erforderlich sind.

Aus Sicht der Subsysteme bzw. Komponenten werden diese Systemdesignparameter als Anforderungen betrachtet. Als nächster Schritt wird die optimale Variante ausgewählt und in die Konstruktion überführt. Diese Auswahl des besten Designkonzeptes kann anhand der in Abschnitt 2. Diese Formulierung der Anforderungen ist für die Entwicklung des Tisches aber noch zu unspezifisch.

Im nächsten Schritt werden die etwas genauer spezifizierten Anforderungen in konkrete, messbare Systemanforderungen mit Zielwert konkretisiert. Daher wurde in der Dreiecksmatrix am Schnittpunkt ein B vergeben. In der Spalte Häufigkeit wird die Anzahl der Nennungen eingetragen und daraus die Gewichtung der Parameter vorgenommen.

Dieses erste House of Quality dient der Übersetzung der kritischen Merkmale in Systemfunktionen, die zur Erfüllung der Leistungs- und Qualitätsanforderungen notwendig sind. In einem zweiten House of Quality Bild 16, Seite 77 werden diese Systemfunktionen in Anforderungen im Hinblick auf die verschiedenen Systemkomponenten übersetzt. Die Anforderungen des Systems an die Komponenten werden an die Komponentenentwicklung weitergeleitet.

Bei diesem Beispiel sollte bei der Entwicklung des Systems ein besonderes Augenmerk auf den elektromotorischen Antrieb gelegt werden, da dieser den höchsten Einfluss auf die Erfüllung der Kundenanforderungen hat.

Dieses Boundary-Diagramm zeigt die einzelnen Komponenten und die Wechselwirkungen zwischen mechanischer Kraft, Vibration sowie elektrischen Verbindungen und Signalen.

Im Rahmen dieses Abschnitts wird eine Robustheitsstrategie für komplexe Systeme vorgestellt, die sowohl die Erfüllung der Kundenanforderungen als auch die Unempfindlichkeit gegenüber Störeinflussfaktoren überprüfen soll. Aus wirtschaftlichen Gründen ist jedoch der Testaufwand möglichst gering zu halten.

Demnach muss ein Optimum zwischen dem Informationsgehalt der Validierungstests, der Risikoabsicherung und den benötigten Ressourcen gefunden werden.

Bei dem Diesel-Einspritzsystem handelt es sich um das in Abschnitt 3. Diese Kraftstoffinjektoren werden durch Piezo-Aktoren betätigt. Mithilfe der so erzeugten Längenausdehnung des Piezo-Aktors wird über ein hydraulisches Element mechanisch die Öffnung der Einspritznadel Düsennadel ausgelöst, die die Düsenöffnung öffnet bzw. In diesen beiden Phasen erfolgt eine Überprüfung, inwieweit die Anforderungen bei den Designparametern berücksichtigt werden. Diese Überprüfung wird auch als Fähigkeits-Flow-up bezeichnet.

Mittels einer Robustheitsmatrix wird erarbeitet, mit welchen Tests die Validierung der kritischen Parameter des Designs erfolgen kann.

Dieses Werkzeug liefert Optimierungsmöglichkeiten bezüglich der Testplanung, da auf einen Blick in der Matrix erkennbar ist, mit welchen Tests mehrere verschiedene Parameter gleichzeitig überprüft werden können. Im Bild 18 wird das prinzipielle Zusammenspiel der Werkzeuge der Robustheitsstrategie erläutert. Basierend auf den Vorgaben der Systemarchitektur werden die Komponenten, Subsysteme und Module sowie die Systemgrenzen in einem Boundary-Diagramm dargestellt.

Zuverlässigkeits- und Robustheitsstrategie Robust Design und Fähigkeits-Flow-up 81 Bei der Entwicklung einer neuen Produktgeneration sollte dabei auch auf Erfahrungen aus der Qualitätshistorie von Vorgängermodellen zurückgegriffen werden, bei kompletten Neuentwicklungen kann die Qualitätshistorie von verwandten Produkten oder Prozessen wertvolle Hinweise auf Wechselwirkungen liefern.

Als nächster Schritt wird ein Parameterdiagramm erstellt. Wie in Abschnitt 2. Diese Wechselwirkungen und weitere Störfaktoren, die beispielsweise aus der Qualitätshistorie eines ähnlichen Produktes z. Die gezeigten Beispiele sind zur besseren Verständlichkeit stark vereinfacht und zeigen nur eine Auswahl an Parametern und Funktionen. Bei der Erstellung des in Bild 19 dargestellten Parameterdiagramms wird das System wie eine Blackbox betrachtet. Als Input dienen die Eingangs- bzw.

Überbeanspruchung des Piezo Aktors YE2: Hitze vom Motor XN3. Anzahl der Düsenlöcher XC2: Spiel zwischen Nadel und Körper XC4: Durchmesser der Einlassdrossel XC5: Streuung Piezo Kapazität XN2. Variation maximaler Nadelhub XN2. Diese Faktoren sollten messbar sein. Beispiele hierfür sind Kraftstoffdruck und -temperatur, die Durchflussmenge sowie elektrische Steuersignale. Bei den Ausgangsfunktionen wird klassifiziert in ideale, also erwünschte Ausgangsfunktionen Y, und unerwünschte Fehlfunktionen YE.

Ideale Ausgangsfunktionen beschreiben die Performance, die das System im besten Fall liefern soll, und sie dienen als Zielwerte bei der Einstellung der Designparameter Kontrollfaktoren unter Berücksichtigung der Störfaktoren. Beispiele für erwünschte ideale Ausgangsfunktionen des Kraftstoffinjektors: In dem Injektor-Beispiel sind folgende Fehlfunktionen aufgelistet: Zeitliche Veränderungen an den Komponenten werden durch den Störfaktortyp 1 beschrieben.

Beim Fallbeispiel Kraftstoffinjektor ist aus physikalischen Gründen mit einer zeitlichen Veränderung der elektrischen Kapazität des PiezoAktors über die gesamte Lebenszeit zu rechnen. Beispielsweise kann es bei den Kraftstoffinjektoren wegen verschiedener Ofenprozesse zu signifikant unterschiedlichen Kapazitätswerten des PiezoAktors von Charge zu Charge kommen.

Gewisse Teil-zu-TeilStreuungen der Bauteile lassen sich nicht mit vertretbarem Aufwand vermeiden, deshalb muss das System robust gegenüber den Teil-zu-Teil-Variationen der Komponenten sein. Einige Wechselwirkungen wurden bereits mithilfe des Boundary-Diagramms ermittelt. Ein Beispiel für die Wechselwirkung ist die Erwärmung des Motors, die bei der Auslegung der Systemkomponenten zu berücksichtigen ist.

Die unterschiedlichen Nutzungsbedingungen beim Kunden werden anhand des Störfaktortyps 4 XN4 beschrieben.

Neben den Bedingungen, unter denen das System eingesetzt werden soll, werden auch Einflüsse in Form von falschem Handling durch Transport, Montage und Reparatur berücksichtigt. Ein wichtiger Umgebungseinfluss für den Kraftstoffinjektor ist beispielsweise die Kraftstoffqualität, die insbesondere von Kontinent zu Kontinent, aber auch innerhalb eines Kontinents sehr unterschiedlich sein kann. Störfaktormanagement In welche Kategorie der jeweilige Störfaktor XN eingeteilt wird, ist nicht so entscheidend.

Wichtig ist jedoch, dass alle identifizierten Störfaktoren eingetragen werden. Nutzung beim Kunden Typ 3: Variation Nadelspiel Typ 3: Beispielsweise wurde für die Umgebungstemperatur Störfaktor XN5. Es wird unterschieden zwischen starker, schwacher bzw. Änderung des Designkonzeptes bzw.

Eine Änderung des Designkonzeptes kann beispielsweise eine Änderung der Technologie oder eines Bauteils bedeuten z. Eine weitere Möglichkeit ist der Einbau von Redundanzen, der wegen des zusätzlichen Kostenaufwands hauptsächlich bei sicherheitskritischen Anwendungen sinnvoll ist. Ein zusätzliches Kompensationselement einführen Bei dieser Strategie wird der Störfaktor durch den Einbau einer Kompensation eliminiert.

In vielen Fällen ist der Einsatz eines Kompensationselements mit Regelschleife sinnvoll. Die übersichtliche Darstellung in Form einer Matrix lässt zum einen sofort erkennen, ob die Robustheit gegenüber den Störfaktoren und Fehlfunktionen durch mindes- 92 Der Einsatz in Systemprojekten tens einen Verifikationstest überprüft wird. Die Robustheitsmatrix ist ein wichtiges Werkzeug zur Reduzierung des Versuchsaufwands und der damit verbundenen Kosten bei der Verifikation. Der Schwerpunkt der Robustheitsmatrix liegt bei der Absicherung der Hauptfehlermodi.

Robustheits- und Zuverlässigkeitsnachweis Die Ergebnisse der Aktivitäten zur Zuverlässigkeits- und Robustheitsverbesserung werden in einer Übersicht der Robustheits- und Zuverlässigkeitsnachweise zusammengefasst, deren prinzipieller Aufbau in Bild 22 dargestellt ist.

Die Angaben bezüglich der Verifikationsmethoden und -ziele sowie der Fehlfunktionen und Störparameter werden aus der Robustheitsmatrix übernommen und gegebenenfalls mit weiteren Informationen ergänzt. Die Übersicht der Robustheits- und Zuverlässigkeitsnachweise liefert eine Bewertung der Verifikationsergebnisse und ermöglicht eine Überprüfung, inwieweit das Produkt bzw. Ziel der Validierungsmethode HaupFehlfunktionen Nr.

Damit wird der Einstieg in die Entwicklung erleichtert. Zeigt die für eine Analyse aktiven Filter an. Mit Filtern können Sie wie mit Auswahlschritten eine Analyse einschränken, um Ergebnisse zu erhalten, die eine bestimmte Frage beantworten. Filter werden angewendet, bevor die Abfrage aggregiert wird. Zeigt die für eine Analyse aktiven Auswahlschritte an. Mit Auswahlschritten können Sie wie mit Filtern Ergebnisse abrufen, die bestimmte Fragen beantworten.

Auswahlschritte werden angewendet, nachdem die Abfrage aggregiert wurde. Fügt eine Spaltenauswahl in den Ergebnissen hinzu. Benutzer können Spalten dynamisch wählen und die Daten ändern, die in den Ansichten der Analyse angezeigt werden. Fügt eine Ansichtsauswahl in den Ergebnissen hinzu. Eine Ansichtsauswahl ist eine Dropdown-Liste, in der Benutzer eine spezielle Ansicht der Ergebnisse aus den gespeicherten Ansichten auswählen können.

Fügt den Ergebnissen eine Legende hinzu, sodass Sie die Bedeutung der speziellen in den Ergebnissen verwendeten Formatierung, wie die Bedeutung von benutzerdefinierten Farben bei Gauges, dokumentieren können.

Zeigt die Ergebnisse als einen oder mehrere Textabschnitte an. Sie können einen Satz mit Platzhaltern für jede Spalte in den Ergebnissen eingeben und angeben, wie Zeilen getrennt werden sollen. Sie können steuern, welche Informationen dargestellt und wie diese auf der Seite angezeigt werden. Fügt den Ergebnissen statischen Text hinzu.

Diese Ansicht ist für Schulungsleiter und Administratoren nützlich und wird bei herkömmlichen Benutzern normalerweise nicht in die Ergebnisse aufgenommen. Sie können diese Ansicht nicht ändern. Sie können lediglich ihren Container formatieren oder die Ansicht löschen.

Zeigt den Link "Segment erstellen" in den Ergebnissen an. Benutzer können auf diesen Link klicken, um ein Segment in der Oracle Siebel Marketing-Betriebsanwendung basierend auf den Ergebnisdaten zu erstellen. Zeigt den Link "Zielliste erstellen" in den Ergebnissen an. Benutzer können auf diesen Link klicken, um eine Zielliste basierend auf den Ergebnisdaten in der Oracle Siebel-Betriebsanwendung zu erstellen. Diese Zielliste kann als Grundlage für das Starten und Logging von Anrufsaktivitätsinformationen für diese definierte Zielgruppe verwendet werden.

In der Tabelle werden die verfügbaren Diagrammtypen angezeigt und ihre Verwendungen beschrieben. Alle Diagrammtypen mit Ausnahme von Streu-, Radar- und Mikrodiagrammen können zwei- oder dreidimensional sein. Nicht alle Diagrammtypen eignen sich für alle Datentypen. Zeigt mit Kategorien verknüpfte Mengen an.

Balkendiagramme eignen sich für den Vergleich von Differenzen bei ähnlichen Elementen. Umsätze von Wettbewerbsprodukten, Umsätze desselben Produkts in verschiedenen Zeiträumen oder Umsätze desselben Produkts in verschiedenen Märkten. Damit können Kennzahlspalten verglichen werden, indem Balken in einer horizontalen oder vertikalen Richtung angezeigt werden. Ein Flächendiagramm ist ein Liniendiagramm, bei dem die Regionen zwischen Linien gefüllt sind.

Die Regionen sind gestapelt und ergeben zusammen den Gesamtwert für den jeweiligen Zeitraum oder die jeweilige Kategorie. Dieses Diagramm skaliert die horizontale Achse basierend auf der Zeit, die zwischen den Datenpunkten verstrichen ist.

Hat die Form eines Balkendiagramms und Liniendiagramms, das Kriterien in absteigender Reihenfolge anzeigt. In diesem Diagrammtyp zeigt die Linie eine kumulative Summe der Prozentsätze an.

Bei diesem Diagramm werden Datenpunkte basierend auf zwei unabhängigen Variablen dargestellt. Damit können Sie zahlreiche Datenpunkte darstellen und das Clustering der Datenpunkte anzeigen. Dies ist eine Variation eines Streudiagramms, in der Datenelemente als Kreise Blasen angezeigt werden. Das Diagramm zeigt drei Variablen in zwei Dimensionen an. Ein Wert wird durch die Position des Kreises auf der horizontalen Achse dargestellt.

Ein anderer Wert wird durch die Position des Kreises auf der vertikalen Achse dargestellt. Der dritte Wert wird durch den Radius des Kreises dargestellt. Blasendiagramme dienen zur Darstellung von Daten mit drei Variablen und zur Anzeige von Finanzdaten in einem Zeitraum. Stellt dieselben Informationen wie ein Balkendiagramm dar, zeigt die Daten aber von der Mitte des Diagramms ausgehend an. Jedes Datenelement hat eine eigene Werteachse. Ein Mikrodiagrammtyp wird besonders innerhalb einer erweiterten Trellis-Ansicht verwendet, bei der Daten als einer Mischung von Spark-Diagrammen und Zahlen angezeigt werden.

Ein Mikrodiagramm hat keine Achsen oder Legenden. Jeder Kennzahlname wird in seiner eigenen Spaltenüberschrift angezeigt. Mit einem Wasserfalldiagramm können Sie visualisieren, wie ein Wert sequenziell und kumulativ steigt oder sinkt. Wasserfalldiagramme haben die folgenden Merkmale:. Sie leiten die Aufmerksamkeit des Benutzers darauf, wie jede Kennzahl sich auf die Gesamtsumme auswirkt.

Ein Anfangswert wird mit den darauf folgenden Werten summiert sowohl die negativen als auch die positiven Deltas oder Änderungen , um eine Gesamtsumme zu berechnen. Jeder Wasserfall hat nur eine Summe, und Zwischensummen können hinzugefügt werden.

In der Tabelle werden die verfügbaren Trichterdiagrammtypen aufgelistet und beschrieben. Verwendet eine Standardform mit einheitlichen Stufenbreiten. Dies ähnelt dem Standardtrichter mit der Ausnahme, dass die Zielwerte aller Stufen vor der letzten basierend auf dem letzten Stufenzielwert und einer Konstante namens Zielfaktor berechnet werden.

Die folgenden Visualisierungsmöglichkeiten sind in erweiterten Trellis-Ansichten verfügbar:. In der Tabelle werden die verfügbaren Gauge-Typen aufgelistet und beschrieben. Alle Gauge-Typen sind 2-dimensional 2-D mit Ausnahme von Birnenanzeigen, die entweder 2-dimensional oder 3-dimensional 3-D sein können.

Zeigt Daten mit einem Skalenbogen mit einem oder mehreren Indikatoren an, die anzeigen, wo die Daten innerhalb der vordefinierten Grenzwerte liegen. Zeigt Daten mit einem horizontalen Balken an, dessen Farbe sich ändert, um anzugeben, ob die Daten innerhalb der vordefinierten Grenzwerte liegen. Zeigt Daten mit einem vertikalen Balken an, dessen Farbe sich ändert, um anzugeben, ob die Daten innerhalb der vordefinierten Grenzwerte liegen. Zeigt Daten mit einem Kreis an, dessen Farbe sich ändert, um anzugeben, ob die Daten innerhalb der vordefinierten Grenzwerte liegen.

Birnenanzeigen sind nützlich, wenn Sie den Status wissen müssen und keine Angabe eines speziellen Wertes oder relativer Informationen zu anderen Schwellenwertbereichen. Zeigt nur die logische SQL an. Zeigt Diagnoseinformationen an, die Sie einer Serviceanfrage hinzufügen können, wenn Probleme mit falschen Daten auftreten. Die Standardfarben für steigende Werte positiv und fallende Werte negativ sind Grün bzw.

In der Tabelle werden die verfügbaren Formattypen für Wasserfalldiagramme aufgelistet und beschrieben. Mit diesem Format können Sie steigende Kennzahlen, fallende Kennzahlen und eine Summe Zwischensumme in den angegebenen Farben anzeigen.

Sowohl die Summe als auch die Zwischensumme werden in derselben zugehörigen Farbe angezeigt. Mit diesem Format können Sie steigende Kennzahlen, fallende Kennzahlen und eine Summe oder Zwischensumme anzeigen, wobei der erste Balken und die Summe Zwischensumme denselben Farbbalken haben.

Mit diesem Format werden der erste Balken und die Summe oder Zwischensumme in einer Farbe und positive oder negative Werte in einer zweiten Farbe angezeigt. Mit diesem Format können Sie eindeutige Farben für steigende und fallende Werte sowie für den ersten Balken und Summenbalken erstellen. Sobald Sie eine Farbe aus einer der Farbblocklisten wählen, gilt das Format automatisch als benutzerdefiniert.

Die Balken werden kumulativ wiedergegeben. Die Wiedergabe jedes Balkens beginnt ab der Oberkante des vorherigen Balkens positive Werte gehen nach oben und negative Werte nach unten. Kumulative Summen können an verschiedenen Punkten wiedergegeben werden von der Baseline des Diagramms.

Beschriftung formatieren in der Registerkarte "Titel und Beschriftungen" des Dialogfeldes "Diagrammeigenschaften". QuickInfos für Wasserfalldiagramme enthalten dieselben Informationen wie andere Diagrammtypen Beispiel: Elementname, Dimension und Istwert sowie zusätzlich einen Zwischensummenwert.

Für den Summenbalken oder die Legende stehen keine Linksklickinteraktionen zur Verfügung. Sie können eine oder mehrere Ansichten zu den Analyseergebnissen hinzufügen, um die Daten verständlicher zu machen.

Wenn Sie einen Diagramm- oder Gauge-Typ wählen, der mit den Ergebnissen nicht kompatibel ist, werden keine Ergebnisse angezeigt. Beachten Sie beim Entwurf von Diagrammen, Trichterdiagrammen und Gauges, dass es bei der Anzeige einer Diagramm- oder Gauge-Legende Unterschiede gibt, je nachdem, ob das Diagramm oder der Gauge auf einem Desktop oder einem mobilen Gerät angezeigt wird.

Bei einem Desktop bei dem das Diagramm- oder Gauge-Format Flash ist kann durch die Legendenliste gescrollt werden und der Legendentext wird nicht umbrochen.

Bei einem mobilen Gerät bei dem das Diagramm- oder Gauge-Format. Die Ansicht wird in einem Container im zusammengesetzten Layout angezeigt. Beachten Sie, dass die Standardwerte zur Generierung der Ansicht verwendet werden, wie Standardansichttyp, Standardformatierung usw. Weitere Informationen finden Sie unter Ansichten bearbeiten. Wenn Sie im Analyseeditor eine neue Ansicht erstellen, wird Ihnen in einem Dialogfeld eine nach Rangfolge geordnete Liste mit Ansichtstypen vorgeschlagen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Dann wird das optimale Layout für jede mögliche Ansicht bestimmt. Wird Ihre neue Ansicht nützlich sein zum Analysieren von Trends? Zum Vergleichen von Werten und deren Teilen? Im Untermenü "Empfohlene Visualisierung" können Sie dem Analyseeditor angeben, was mit der zu erstellenden Ansicht dargestellt werden soll, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Jede mögliche Ansicht erhält basierend auf einer vordefinierten Menge von Regeln eine Bewertung. Bestimmte Ansichtstypen werden aufgrund ihrer Bewertungen als mögliche Vorschläge ausgeschlossen.

Bei Bewertungen über einer bestimmten Ebene erstellt das Feature für empfohlene Visualisierungen eine angeordnete Liste mit Ansichtsempfehlungen. Die beste Ansicht wird dann umgehend automatisch für Sie erstellt, ohne dass Ihnen eine Empfehlungsliste vorgeschlagen wird. Eine logische SQL-Ansicht kann nicht bearbeitet werden. Sie können nur ihren Container formatieren oder sie löschen. Jeder Ansichteditor enthält eine eindeutige Funktionalität für diesen Ansichttyp, kann jedoch auch Funktionen enthalten, die für alle Ansichttypen identisch sind.

Ansichten des Spaltenauswahlassistenten bearbeiten. Tabellen- und Pivot-Tabellenansichten bearbeiten. Ansichten des Ansichtsauswahlassistenten bearbeiten. Beachten Sie, dass die Zwischensummen in der Zeilenanzahl enthalten sind. In der folgenden Liste werden einige Unterschiede zwischen den beiden Typen aufgeführt:. Standardansicht — Wenn Sie eine Analyse erstellen und die Ergebnisse anzeigen, hängt die Standardansicht von den Daten in der Analyse ab:.

Drop-Ziele — Drop-Ziele, mit denen Sie das benutzerdefinierte Layout ändern, differieren leicht zwischen den beiden Ansichten. Bei Spaltennamen gelten jedoch die folgenden Unterschiede:. Eigenschaften - Die Eigenschaften der beiden Ansichten unterscheiden sich leicht in Bereichen wie Pagingsteuerelementen und Formatierung des grünen Hintergrunds.

Die Editoren verwenden viele Funktionen gemeinsam. Methode angeben können, mit der Daten durchsucht werden sollen — Scrolling oder Pagingsteuerelemente. In Formatierung auf Tabellen und Pivot-Tabellen anwenden wird beschrieben, wie die Formatierung geändert wird.

In Mit Gruppen und berechneten Elementen arbeiten wird beschrieben, wie eine Gruppe oder ein berechnetes Element zu der Ansicht hinzugefügt wird. In Mit berechneten Kennzahlen arbeiten wird beschrieben, wie eine berechnete Kennzahl zu der Ansicht hinzugefügt wird. Der Layoutbereich, wie in Datenlayout in Ansichten ändern beschrieben. Dann wird jede zweite Zeile oder Spalte hellgrün angezeigt. Die kosmetische Formatierung wirkt sich auf die Gesamtdarstellung der Ansicht aus und ermöglicht die Änderung der grünen Hintergrundfarbe.

Weitere Informationen zu kosmetischen Formatierungen finden Sie in Was ist die kosmetische Formatierung? Daraufhin wird das Dialogfeld "Tabelleneigenschaften" oder "Pivot-Tabelleneigenschaften" angezeigt. Durch die Formatierung von Diagrammen können Benutzer die dargestellten Daten besser verstehen. Sie können die visuelle Darstellung von Diagrammen basierend auf zwei Einstellungen formatieren:. Position der Diagrammelemente wie Linien oder Balken in einem Linienbalkendiagramm oder Segmente in einem Kreisdiagramm.

Siehe Diagrammformatierung basierend auf Position. Bedingungen, die auf Spalten angewendet werden. Siehe Diagrammformatierung basierend auf Spalten. Mit dieser Formatierung können Sie die Darstellung eines Diagramms basierend auf der Position der Diagrammelemente anpassen, d.

Eine Gruppe wird mit den Attributspalten bestimmt, die in dem Drop-Zielbereich "Gruppieren nach" angezeigt werden. In diesem Diagramm steht "1 - Revenue" an Position 1 und "2 - Billed Quantity" an Position 2 für jede regionale Gruppierung, wie in der Abbildung dargestellt. Sie können die visuelle Darstellung eines Diagramms basierend auf Position mit Farbe, Linienbreite und Liniensymbolen formatieren. Mit der bedingten Formatierung können Sie die Darstellung eines Diagramms basierend auf Bedingungen anpassen, die für Spalten angewendet werden.

Sie können eine Farbe angeben, in der die Diagrammdaten angezeigt werden sollen, basierend auf einem bestimmten Spaltenwert oder Bereich von Spaltenwerten, die die für die Spalte angegebene Bedingung erfüllen. Beim Erstellen eines Balkendiagramms gibt der Benutzer zwei Bedingungen an, eine, bei der der Balken für Limonade gelb ist und eine andere, bei der der Balken für Cola blau ist. Ein Vertriebsleiter möchte ein Balkendiagramm erstellen, um den Umsatz aller Vertriebsmitarbeiter über zwei Vertriebsmarken hinweg zu vergleichen.

Beim Erstellen des Balkendiagramms gibt der Vertriebsleiter zwei Bedingungen an: Die Angabe der bedingten Formatierung für Diagramme unterscheidet sich von der für andere Ansichten. Die bedingte Formatierung in Diagrammen kann verwendet werden, wenn bestimmte Richtlinien beachtet werden. Wenn Formatbedingungen nicht miteinander vereinbar sind, werden nicht vereinbare Bedingungen in folgender Reihenfolge verwendet:. In Linien-, Linien-Balken, Netz- und Streudiagrammen sowie in Zeitreihen-Liniendiagrammen werden die Symbole und Farben, die für die bedingte Formatierung und Positionsformatierung angegeben werden, wie folgt in den Legenden angezeigt:.

Bei Diagrammen ohne unzusammenhängende Punkte werden keine Symbole auf dem Legendenmarker angezeigt. Wird auf die gesamte Serie Farbe angewendet, wird die Farbe auf die Legendenmarker angewendet.

Wurde nur Positionsformatierung angewendet, werden Symbole und Farben auf den Legendenmarkern angezeigt. Wurde sowohl bedingte Formatierung als auch Positionsformatierung angewendet, werden die Symbole angezeigt, die für die Positionsformatierung angegeben wurden. Wenn durch eine bedingte Formatregel Farbe auf die gesamte Serie angewendet wird, werden Symbole auf dem Legendenmarker angezeigt.

Farbe wird sowohl auf die Symbole als auch auf die Legendenmarker angewendet. Wenn ein Benutzer ein Drilling in einem Diagramm vornimmt, für das die bedingte Formatierung angewendet wird, gelten folgende Regeln:.

Ein bedingtes Format, das auf Kennzahlen basiert, wird nicht in die nächste Ebene übernommen. Es hat keinen Sinn, die bedingte Formatierung auf eine andere Ebene zu übernehmen; Beispiel: Ein bedingtes Format, das auf Attributen basiert, wird für das nächste Diagramm übernommen, wenn es nicht aufgegliedert wurde.

Die Bedingungsformatierung wird für Zwischensummen und Summen für Wasserfalldiagramme nicht unterstützt. In der Tabelle werden die Diagrammausnahmen aufgeführt, die für die bedingte Formatierung basierend auf Spalten gelten. Eine Trellis-Ansicht ist eine Art Diagrammansicht, bei der ein Raster mit mehreren Diagrammen, jeweils eines in jeder Datenzelle, angezeigt wird. Einfache Trellis-Ansicht Eine einfache Trellis-Ansicht zeigt ein inneres Kerndiagramm an, das über mehrere Zeilen- und Spaltensets multipliziert wird und auf diese Weise viele kleine Vielfache wiedergibt, die sich ideal für Vergleiche und Kontraste eignen.

In der Abbildung wird eine einfache Trellis-Ansicht dargestellt. Ein verschachteltes Diagramm innerhalb des Rasters eines Trellis-Diagramms. Jedes innere Diagramm hat seine eigene Dimensionalität, wie im Bereich "Visualisierung" des Fensterbereichs "Layout" angegeben. Eine Trellis-Ansicht, in der innere Visualisierungen angezeigt werden, die alle denselben Typ aufweisen, beispielsweise nur Streudiagramme. Die inneren Visualisierungen verwenden alle eine gemeinsame Achse, auch als synchronisierte Skalierung bezeichnet.

Eine Trellis-Ansicht, in der mehrere Visualisierungstypen innerhalb des Rasters angezeigt werden können, beispielsweise Spark-Liniendiagramme, Spark-Balkendiagramme und Zahlen. Für jeden Visualisierungstyp wird eine andere Kennzahl angezeigt. Sie können sich eine erweiterte Trellis-Ansicht als eine Pivot-Tabelle vorstellen; nur können Sie mit jeder Kennzahl, die Sie zu der Pivot-Tabelle hinzufügen, optional eine Dimension verknüpfen und diese Dimension als eine Visualisierung in Form eines Spark-Diagramms wiedergeben.

Gilt nur für die einfache Trellis-Ansicht Eine synchronisierte Skalierung bedeutet, dass alle Visualisierungen innerhalb der Trellis-Ansicht mit derselben Skalierung angezeigt werden, d. Bei einer gemeinsamen Achse können alle Diagrammmarkierungen einfach über Zeilen und Spalten hinweg verglichen werden. Ein eingebettetes Minidiagramm, das in Verbindung mit anderen Minidiagrammen und Zahlen einen einzelnen Trend darstellt.

Spark-Diagramme werden auch als Sparks bezeichnet. Sparks umfassen keine Achsen oder Beschriftungen, ihr Kontext stammt aus dem Content, der sie umgibt. Jeder Spark-Diagrammtyp hat nur eine Kennzahl, die ausgeblendet ist; die Skalierung bezieht sich nur auf sich selbst. Die Trellis-Ansicht, die auch als Trellis-Diagramm bezeichnet wird, ist identisch mit einer Pivot-Tabelle, mit einer wichtigen Ausnahme: Während ein Standalone-Diagrammtyp , wie ein einzelnes Balkendiagramm oder ein einzelnes Streudiagramm, eigenständig ist, kann ein Trellis-Diagramm nur mit einem Raster von verschachtelten Diagrammen verwendet werden, die als innere Diagramme bezeichnet werden.

Die Visualisierungen, aus denen eine einfache Trellis-Ansicht besteht, sind nur Diagramme, die vielen Typen der vorhandenen Standalone-Diagramme entsprechen können, die in Welche Diagrammtypen sind verfügbar? Idealerweise werden die Mikrodiagramme innerhalb einer erweiterten Trellis-Ansicht neben Zahlen positioniert die dieselbe Kennzahl darstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Mikrodiagramme?

In den Datenzellen einer Trellis-Ansicht können Sie den Mauszeiger ziehen, um zugehörige Kontextinformationen anzuzeigen. Wenn Sie den Cursor über die Datenzellen in Spark-Diagrammen ziehen, werden Kontextinformationen angezeigt wie erster, letzter, Mindest- und Höchstwert , die sonst nicht angezeigt werden, wie in einer Pivot-Tabellenansicht.

Die Abbildung enthält eine erweiterte Trellis-Ansicht mit einer QuickInfo, die angezeigt wird, wenn der Cursor über eine Datenzelle des Mikrodiagramms bewegt wird. In Mikrodiagrammen werden keine Achsenbeschriftungen angezeigt, wie bei normalen Diagrammen, deshalb wird die Dimensionalität des inneren Diagramms nicht sofort deutlich.

Verwenden Sie die QuickInfos eines Mikrodiagramms, um die Daten zu verstehen, die innerhalb des Diagramms angezeigt werden, dies gilt für einzelne Werte sowie für die Gesamtdimensionalität. Ein Mikrodiagramm wird in erweiterten Trellis-Ansichten angezeigt. Ein Mikrodiagramm ist insofern als Diagrammtyp eindeutig als es niemals ein unabhängiges Standalone-Diagramm sein kann. Es kann nur im Kontext einer Trellis-Ansicht verwendet werden, und sein Name ist darauf zurückzuführen, dass es eines von vielen kleinen Vielfachen ist.

Spark-Diagramme sind eingebettete Minidiagramme, die einen einzelnen Trend darstellen. Einfach im Erscheinungsbild umfassen Sparks keine Achsen oder Beschriftungen, ihr Kontext stammt aus dem Content, der sie umgibt. Da Trends in Sparks kondensiert dargestellt werden, können viele Trends zusammen mit numerischen Werten auf einer einzigen Seite verglichen werden. Beachten Sie, wie die erweiterte Trellis-Ansicht in der Abbildung dieselbe Kennzahl 1 - Revenue zweimal visuell darstellt, indem die erste Instanz auf Number gesetzt und eine Zeitdimension T02 Per Name Month mit der zweiten Instanz 1 - Revenue umbenannt in Revenue Trend verknüpft wird, während die zweite Instanz als Spark angezeigt wird.

Der einfache Trellis-Subtyp, der besonders zur Anzeige von Vergleichen verwendet wird, zeigt einen einzelnen Typ der inneren Visualisierung an, beispielweise alle Balkendiagramme. Die innere Visualisierung verwendet immer eine gemeinsame Achse, sodass alle inneren Diagramme immer mit derselben Skalierung dargestellt werden. Dieses Konzept der gemeinsamen Achse wird auch als synchronisierte Skalierung bezeichnet. Der erweiterte Trellis-Subtyp, der besonders zur Anzeige von Trends verwendet wird, ermöglicht die Anzeige mehrerer Visualisierungstypen innerhalb seines Rasters.

Revenue enthalten, während eine andere Spalte neben der Zahlenspalte Spark-Liniendiagramme in den Zellen enthält und diese Spark-Liniendiagramme dieselbe Kennzahl visualisieren, wie mit den Zahlen dargestellt ebenfalls Revenue, jedoch über einen Zeitraum.

Neben dieser Spalte könnte ein anderes Mikrodiagramm angezeigt werden, wie eine Spalte mit Spark-Balkendiagrammen, die eine andere Kennzahl darstellen, beispielsweise Einheiten. Jeder dargestellten Kennzahl wird ein anderer innerer Diagrammtyp zugewiesen.

Jede Zelle des Rasters wird unabhängig skaliert. Für jede Kennzahl, die Sie hinzufügen, können Sie jedoch optional eine Dimension zuordnen und diese als Mikrodiagrammvisualisierung wiedergeben. In einer einfachen Trellis-Ansicht werden alle Kennzahlen in derselben Visualisierung zusammen mit zusätzlichen Dimensionen dargestellt.

Trellis-Ansichten und Mikrodiagramme vermitteln eine Vielzahl von Daten, sodass ihr Design sorgfältig geplant werden muss. Die inneren Diagramme, aus denen eine Trellis-Ansicht besteht, müssen lesbar und nicht zu dicht nebeneinander angeordnet sein, sodass eine Trellis-Ansicht nicht besonders gut zur Anzeige von mehreren Reihen und Gruppen geeignet ist.

Wenn Sie einen Datenpunkt nicht problemlos mit der Maus ansteuern können damit er als QuickInfo angezeigt wird , ist das innere Diagramm wahrscheinlich zu dicht angeordnet und kann nicht gelesen werden. Das Design einer einfachen Trellis-Ansicht kann mit dem Design einer Pivot-Tabelle verglichen werden, nur ist die Gesamtanzahl von Zellen, die wiedergegeben werden können, bei einer Trellis-Ansicht wesentlich kleiner.

Die gesamte Diagrammreihe muss auf einen Blick sichtbar sein damit ähnliche Elemente einfach verglichen werden können , sodass kein Scrolling erforderlich ist. Wenn zusätzliche Dimensionalität dargestellt werden muss, sollten Sie Dimensionen dem Diagrammprompt hinzufügen.

Bei der Bestimmung der Daten, die in Spaltenüberschriften angezeigt werden sollen, und der Daten, die in Zeilenüberschriften dargestellt werden sollen, sollten die Spaltenüberschriften eine oder zwei Dimensionen angeben jede Dimension mit einer kleinen Anzahl von Elementen.

In Spaltenüberschriften wird in den meisten Fällen die Zeitdimension dargestellt. Setzen Sie die restlichen Dimensionen in die Zeilenüberschriften oder in Diagrammprompts. In erweiterten Trellis-Ansichten werden in den meisten Fällen Trenddiagramme in komprimierter Form neben numerischen Werten dargestellt. So enthält eine typische erweiterte Trellis-Ansicht eine Kombination von Spark-Diagrammen neben Zahlendarstellungen derselben Kennzahl. Im Idealfall setzen Sie keine Dimensionen in die Spaltenüberschriften, sondern einfach nur die Kennzahlen.

Mit Spark-Diagrammen wird im Allgemeinen die Zeitdimension verknüpft. Da ein Spark-Diagramm keine sichtbaren Beschriftungen enthält, müssen die dargestellten Daten unbedingt entsprechend ihrem Zweck angeordnet werden. Ein Spark-Diagramm, in dem Regionen visualisiert werden, wäre sinnlos, da die Anordnung der Regionen bei einem Spark-Balkendiagramm wären dies die spezifischen Balken nicht intuitiv ist. Auf diese Weise wird von links nach rechts abgelesen, wie sich die Dimensionalität im Laufe der Zeit ändert.

Hierarchische Spalten eignen sich nicht gut für den einfachen Trellis-Subtyp. Hierarchische Spalten eignen sich jedoch gut für den erweiterten Trellis-Subtyp, weil jede Datenzelle eine andere Skalierung aufweist. Sie können eine Kartenansicht zur Darstellung von Geschäftsdaten für Benutzer erstellen. Wenn Daten visuell in einer Karte dargestellt werden, können Beziehungen zwischen Datenwerten, die sonst nicht deutlich wurden, wesentlich intuitiver dargestellt werden.

In einer Kartenansicht kann eine Karte eines Ortes angezeigt werden, bei der die Postleitzahlen nach Vertriebsperformance farbcodiert sind, während ein Bildmarker die durchschnittlichen Rabatte pro Auftrag angibt. Änderungen an Daten werden in Kartenansichten berücksichtigt, und Benutzer können die folgenden Aufgaben ausführen:.

Zeigen Sie zusätzliche zugehörige Kontextinformationen an, indem Sie mit der Maus auf Kartenbereiche zeigen. Mit dem Karteneditor können Sie eine fehlerhafte Karte korrigieren weitere Informationen finden Sie in der Registerkarte "Ergebnisse" des Karteneditors.

Verwenden Sie die automatische Korrektur mit Kartenansichten, um zu versuchen, Fehler automatisch zu beheben. Kartenansichtsfehler können aus verschiedenen Gründen auftreten. Wenn das Problem scheinbar mit fehlenden Schichten, Karten oder Stilen zusammenhängt, können Sie die Karte möglicherweise korrigieren, indem Sie die fehlenden Kartenansichtskomponenten durch ähnliche Elemente ersetzen, die in den räumlichen Metadaten vorhanden sind.

Sie können zunächst versuchen, das Problem selbst zu beheben, bevor Sie sich an Ihren Administrator wenden. Dazu führen Sie folgende Schritte aus:. Sie können mehrere Attributspalten und Kennzahlspalten in einer Kartenansicht anzeigen. Kartenansichten unterstützen keine hierarchischen Spalten. Sie können ein Drilling in Informationsfenstern vornehmen. Die entsprechenden zugehörigen Daten werden auch im interaktiven Bereich markiert. Sie können auf den Wert klicken, um Aktionslinks für das Drilling in dem Informationsfenster anzuzeigen und dann auf den entsprechenden Link klicken.

Ein Feature kann mit einem Polygon, einer Linie oder einem Punkt dargestellt werden. Definiert die Wiedergabeeigenschaften für das Feature. Wenn das Feature ein Polygon ist, in dem ein Land angezeigt wird. Schichten werden auf einer Hintergrund- oder Vorlagenkarte angezeigt.

Einige Schichten müssen für Daten aktiviert werden, sodass Sie sie in der Karte anzeigen können. Eine Karte besteht aus einer Hintergrund- oder Vorlagenkarte und einem Stapel von Schichten, die übereinander in einem Fenster gerendert werden. Mit einer Karte ist ein Koordinatensystem verknüpft, das für alle Schichten in der Karte gilt. Hauptcontent - Der Hauptcontent besteht der Hintergrund- oder Vorlagenkarte, die die geographischen Hintergrunddaten und Zoomfaktoren bereitstellt.

Der Hauptcontent kann ein beliebiges Bild sein, das mit MapViewer konfiguriert werden kann; Beispiel: Schichten — Mindestens eine interaktive oder benutzerdefinierte Schicht überlagert den Hauptcontent. Informationen finden Sie unter Was sind Schichten? Symbolleiste — Enthält Schaltflächen, mit denen Sie den Kartencontent direkt bearbeiten können.

Die Kartenansicht selbst enthält eine Symbolleiste. Der Contentdesigner gibt an, ob die Symbolleiste für die Kartenansicht auf einer Dashboard-Seite angezeigt wird.

Zoomsteuerelemente - Passen die Details der geographischen Daten an, die in der Kartenansicht angezeigt werden. Auf der Administrationsseite gibt der Administrator die Zoomfaktoren an, für die jede Schicht sichtbar ist. Für eine Schicht sind mehrere Zoomfaktoren möglich, und ein Zoomfaktor kann mit mehreren Schichten verknüpft sein. Beim Zoomen ändern Sie die Karteninformationen für diesen Zoomfaktor. Wenn das Zoomsteuerelement ganz ausgeblendet ist, ist der Zoomfaktor auf 0 festgelegt und die gesamte Kartenansicht wird angezeigt.

In der Registerkarte "Extras" des Dialogfeldes "Karteneigenschaften" können Sie bestimmen, ob das Zoomsteuerelement sichtbar ist. Wenn der Daumen am unteren Ende des Schiebereglers steht, ist der Zoomfaktor null. Skalierungstool - Auch als Abstandsindikator bezeichnet. Stellt einen Schlüssel zur Interpretation der Abstände auf der Karte bereit und besteht aus zwei horizontalen Balken, die in der unteren linke Ecke der Kartenansicht unter dem Informationsbereich und über dem Copyrighthinweis angezeigt werden.

Der obere Balken stellt die Meilen mi und der untere Balken die Kilometer km dar. Die Längen- und Distanzwerte des Balken ändern sich, wenn sich der Zoomfaktor ändert und die Karte geschwenkt wird. Legende — Die Legende ist ein halbtransparenter Bereich in der oberen rechten Ecke der Kartenansicht, den Sie anzeigen und ausblenden können. In der Legende werden die Informationen angezeigt, die sich auf den aktuellen Zoomfaktor beziehen.

Die Legende stellt einen schreibgeschützten visuellen Schlüssel für Symbole, Schichten und Formatierung der Karte dar; in ihr wird Folgendes angezeigt:. Alle sichtbaren Formate, die für die Karte angewendet werden. Wenn ein Format ausgeschaltet ist, wird das entsprechende Legendenelement ebenfalls ausgeblendet. Wenn ein Format aktiviert ist, jedoch so verkleinert ist, dass es nicht sichtbar ist, wird es nicht in der Legende angezeigt.

In der Legende wird Text angezeigt, wie Für den aktuellen Zoomfaktor sind keine Formate definiert , wenn keine Formate für den derzeit angezeigten Zoomfaktor definiert sind.

Durch Auswahl eines Formats auf der Karte wird das zugehörige Legendenelement markiert. Markierungen besitzen je nach gewähltem Format eine unterschiedliche Granularität Beispiel: Mit den Schaltflächen Kartenlegende einblenden und Kartenlegende ausblenden in der oberen rechte Ecke können Sie die Anzeige der Legende bestimmen.

Übersichtskarte - Besteht aus einer Miniaturansicht der Hauptkarte, die in der unteren rechten Ecke der Hauptkarte angezeigt wird. Diese Übersichtskarte stellt einen regionalen Kontext bereit und ermöglicht die Änderung des anzeigbaren Bereichs der Hauptkarte.

Wird als kleines Fenster angezeigt, das Sie über eine Miniaturansicht der Hauptkarte schieben können. Die Position des Gitternetzes bestimmt den anzeigbaren Bereich der Hauptkarte. Während Sie das Gitternetz verschieben, wird die Hauptkarte automatisch aktualisiert.

Sie können die Übersichtskarte auch ohne das Gitternetz schwenken. Die Übersichtskarte wird automatisch ausgeblendet, wenn das Gitternetz nicht angezeigt werden kann. Dies geschieht im Allgemeinen, wenn der Skalierungsunterschied zwischen aufeinanderfolgenden Zoomfaktoren zu klein ist, um die Miniaturansicht in der Übersichtskarte anzuzeigen.

Wird in der oberen linken Ecke angezeigt, wenn die Übersichtskarte angezeigt wird. Interaktiver Fensterbereich - Begleitet die Ansicht in einem Dashboard und im zusammengesetzten Layout. Wenn ein Format editierbare Schwellenwerte hat, wird ein Schieberegler im Karteneditor angezeigt, mit dem Sie Schwellenwerte bearbeiten können, indem Sie den Schieberegler ziehen.

Mit dem interaktiven Fensterbereich können Sie Formate innerhalb einer geographischen Schicht neu anordnen. Wenn die Schicht "Bundesstaaten" drei Formate hat, können Sie die Reihenfolge wählen, in der sie angezeigt werden. Wenn Sie eine QuickInfo anzeigen, indem Sie mit dem Mauszeiger auf einen Kartenbereich zeigen, werden die entsprechenden Details aktualisiert und im interaktiven Bereich markiert. Dashboard-Benutzer können die Sichtbarkeit von Formaten kontrollieren indem Sie sie ein- oder ausschalten und können Formatschwellenwerte anpassen, wenn der Contentdesigner dies vorgesehen hat.

Bei einer vordefinierten Schicht ist die Geometrie in einer räumlichen Tabelle in einer Oracle Database definiert. Eine benutzerdefinierte Punktschicht wird von Ihnen definiert, wenn Sie eine Kartenansicht bearbeiten, wie in diesem Abschnitt beschrieben. Es gibt unterschiedliche Typen von Schichten. Eine Polygonschicht stellt Regionen dar, wie Bundesstaaten.

Eine Punktschicht stellt bestimmte Punkte auf einer Karte basierend auf einem Koordinatensystem dar. Eine Punktschicht könnte Orte mit Warenhäusern in einer Karte identifizieren.

Die Schicht kann unterschiedliche Bilder für den Lagerbestand Elektronik, Haushaltswaren, Gartengeräte in einer Gruppe von Warenhäusern verwenden, um sie voneinander zu unterscheiden. Sie können eine benutzerdefinierte Punktschicht erstellen, die Punkte für eine Karte mit Längen- und Breitengradkoordinaten anwendet. Sie können eine benutzerdefinierte Punktschicht erstellen, in der das Symbol für Ihr Unternehmen über New York angezeigt wird, und dieses Symbol wird immer angezeigt, wenn eine Karte angezeigt wird, die New York City enthält.

Die benutzerdefinierte Punktschicht befindet sich immer über den anderen Schichten und ist von Zoomfaktoren nicht betroffen. Die benutzerdefinierte Punktschicht wird nur in der aktuellen Analyse verwendet; sie wird nicht von anderen Kartenansichten verwendet, selbst in derselben Analyse. Sie können wählen, ob Schichten in einer Karte angezeigt oder ausgeblendet werden sollen, können jedoch die vordefinierten Schichten nicht ändern.

Nicht alle Formate können für alle Schichttypen verwendet werden. Für Punktschichten können keine Farbfüllformate angegeben werden. Wenn der Administrator Karten konfiguriert hat, können Sie als Contentdesigner Analysen erstellen, deren Daten in Kartenansichten angezeigt werden.