统计学和预测分析

数据探索是数据分析前期的一个步骤，通常用于揭示模式、特征和兴趣点。通过交互式可视化，用户可以快速探索其数据，并确定需要深入分析的领域或模式。Minitab 的专有 Graph Builder 旨在通过易于浏览的交互式图库加快和促进数据探索。该图库可允许您使用相同的数据在两幅图表间无缝切换，而无需重新运行分析。立即可视化和探索您的数据

描述性统计描述样本和总体数据的属性，适用于我们的日常个人和商业生活。 描述性统计是一种使用表格、图形和汇总度量（包括均值（平均值）、中位数或标准差等常用参数）来整理、表示和描述数据集合的方法。描述性统计也是测量频率、离差和位置（如百分位数或四分位数排序）等的有力工具。 Minitab 提供所有必要的描述性统计工具，可供您进行数据分析，并针对日常工作提供额外的背景和统计数据，让您脱颖而出。

预测分析是数据分析的一个类别，旨在基于历史数据和分析技术对未来结果做出预测。Minitab 提供各种统计技术（包含数据挖掘、机器学习和预测建模），帮助了解未来发生的事情。回归建模是当前最流行的工具之一，也是许多专业人士首次涉足预测分析时的选择。

对于高阶统计人员，我们提供数据科学工具（数据科学平台链接）和更高级的预测分析模块（高级预测分析模块链接）。

如果您真想利用预测分析解决日常挑战，那么就用精确的机器学习算法来提高自己的分析能力！他们能提供更深入的数据见解。除提供传统统计方法外，我们还让所有人更容易接触到更先进的方法，如基于树的方法。

利用以下工具提升您的技能：分类和回归树CART^®、Random Forests^® 和梯度推进（即 TreeNet^®）。 不知该选择哪种方法？使用自动化机器学习 (Auto-ML) 轻松确认您使用了最佳预测模型来解答问题。 非常适合需要建议的预测分析新手，以及寻求其他意见的专家。

Minitab 是高质量工具的市场领导者，我们不仅提供大量功能强大但简单易用的工具，还向相关组织提供教育培训帮助他们持续改进。 Minitab 为高质量分析工具设定了标准，例如统计过程控制（Quality Analytics 的 Statistical Process Control 选项卡链接）和测量系统分析（Quality Analytics 的 Measurement System Analysis 链接）；前者包括控制图（Statistical Process Control 的 Control Charts 选项卡链接）和过程能力分析（Statistical Process Control 的 Capability Analysis 选项卡链接）。除质量改进过程常用的统计方法外，Minitab 还提供头脑风暴工具（?? 的 Brainstorming 选项卡链接和 FMEA）。（?? 的 FMEA 选项卡链接）

您可能知道，试验设计 (DOE) 是优化和改进过程的最高效的方式。但许多人发现 DOE 绝非易事，如果平时很少使用的话更是如此。那么，该如何选择适当的设计，以及如何确保获得合理的因子数和水平？收集到数据之后，又该如何为分析挑选适当的模型？着手进行试验设计的一种方法是使用 Minitab Statistical Software 的“协助”功能。

在设备出现故障的情况下，原始设备制造商 (OEM) 将存在过失。这些 OEMS 必须快速找出问题根源并确定其他仍在行驶的车辆的风险，以便可以预测还有多少车辆会因同样问题返厂，或者有多少车辆没有这类问题而能继续正常驾驶（后者也称为幸存车辆）。最终，如果风险够高，则需要在该市场进行车辆召回。了解某公司如何预测和预防产品故障。

时间序列分析建模需要采取不同的方法，并对模型进行比较。请始终进行精度测量检查，看看哪个模型能使误差降到最小。在使用未观测到的数据进行预估前，基于当前收集到的数据预测确定最佳拟合模型也是不错的做法。阅读此博客了解更多。

20 世纪 40 年代，研究原子弹的科学家应用 Monte Carlo 模拟计算了一个裂变铀原子引起另一个裂变反应的概率，这是该模拟的首次应用，自此以来已经取得了很大进展。如今，利用 Minitab 的解决方案，您可以模拟可能的结果范围帮助做出决策，预测财务结果或估计项目时间表，了解过程或系统中的可变性，或通过了解成本/效益关系来管理风险。