Apps Market - Scatter Plot

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Esta aplicación permite realizar análisis de regresión a partir de 2 variables. Permite observar tendencias, dependencias entre variables y detectar puntos anómalos.


Cómo comenzar 

Para crear un nuevo análisis, deberá seleccionar y configurar las opciones deseadas. Una vez seleccionadas, haga click sobre "Draw scatter plot" para obtener el gráfico correspondiente.

 
1. Selector de frecuencia: seleccione la frecuencia deseada que quiere visualizar en el gráfico (horaria, diaria, semanal o mensual). Los parametros serán filtrados en base a esta selección
2. Selector de periodo: seleccione el periodo de tiempo por el cual quiere realizar el análisis. Puede utilizar las opciones que vienen por defecto para ir más rápido (hoy, ayer, últimos 7 días, último mes...)
3. Ejes X e Y para dispositivos y parametros: especifique qué dispositivo y parametro quiere visualizar en cada uno de los ejes. Recuerde que los parámetros han sido filtrados previamente al seleccionar la frecuencia
4. "Cut at": si introduce algún valor en esta casilla, la aplicación dividirá el eje X en dos zonas, obteniendo así 2 fórmulas de regresión diferentes. Por ejemplo, si usted está analizando un año entero comparando la temperatura contra el consumo, querrá dividir la regresión entre verano e invierno. 
5. Filtro semanal: puede analizar de manera separada las tendencias de regresión para cada día de la semana. Seleccione los días incluidos en "Rojo" o "Amarillo", o des seleccione si no quiere incluirlos en el análisis. 

    

Resultados 

1. Resultados Scatter plot: una vez generado el gráfico correspondiente, verá un cuadro resumen en la parte inferior de la página, separado por filtros (rojo o amarillo). Los valores de R² aparecerán entre parentesis.
2. Energía Total: cantidad total de energía analizada. Basicamente, la suma de cada uno de los valores del eje Y.
3. Energía "gastada": cuantificación de la diferencia entre la linea de regresión y los valores en el eje Y. Representan el potencial de energía desechada
4. Ahorros potenciales: porcentaje de energía desechada versus el total de energía
 

Ejemplo  

En el siguiente ejemplo, vamos a comparar el consumo general versus la temperatura exterior. Vamos a seleccionar 1 año de datos  y frecuencia diaria. En este ejemplo, vamos a filtrar por días y vamos a separar la regresión en 2.   

Conclusiones: si nuestra instalación se encuentra cerrada los Domingos, podemos des seleccionar y ocultar esos días del análisis. Cambiando este comportamiento, podemos obtener una regresión mucho más acurada. 
En este ejemplo, Scatter plot App está calculando unos ahorros potenciales de un 6%. Con el cursor del ratón, puede detectar qué días de manera particular están consumiendo más de manera excesiva 

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