Wie meistern Sie Herausforderungen bei der Personalbeschaffung?
Mit Hilfe von Prognosemodellierungstechniken können Sie wichtige Faktoren für Ihre Mitarbeiter ermitteln und sogar die Fluktuation vorhersagen.
Klassifikations- und Regressionsbäume für die Personalbeschaffung im Vertrieb
Erfahren Sie, wie Sie mit CART in der Statistiksoftware Minitab ein datengestütztes Rekrutierungsprofil erstellen können. Unsere Lösung hilft Ihnen bei der effizienten Auswahl von Kandidaten.
Entwickeln oder kaufen? 5 Fragen zur Entscheidungsfindung
Entwickeln oder kaufen? Um die optimale Lösung zu finden, muss man oft entscheiden, ob man eine Softwarelösung kauft oder sich auf ein internes Team verlässt, um sie von Grund auf zu entwickeln.
Ein einfaches Statistikverfahren, das jeder Marketingexperte für einfache A/B-Tests kennen sollte
Die meisten Vermarkter verwenden A/B-Tests. Erfahren Sie, wie Sie mit einem Zwei-Stichproben-Proportionstest in Minitab berechnen können, ob die Ergebnisse von A/B-Tests statistisch signifikant sind.
5 analytische Fähigkeiten für Ihre Karriere im Chemieingenieurwesen
Durch das Erlernen von Datenanalyse- und Data-Science-Fähigkeiten sind Chemieingenieure in der Lage, einzigartige und tiefgreifende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, um einen Mehrwert zu schaffen.
Körperfettanteil anhand des BMI prognostizieren, Teil 1
Wäre es nicht schön, etwas vorhersagen zu können, das für Sie wichtig ist? Sicher - und es wäre besonders schön, wenn Sie wüssten, wie genau Ihre Vorhersagen sein werden. Sie finden diese Vorhersagekraft in der Regression, dem allgemeinen linearen Modell (ANOVA), der Versuchsplanung (DOE) und den Entscheidungsbäumen (CART, TreeNet, Random Forests).
Mehr als gewöhnliche Business-Intelligence-Dashboards
Minitab kann Ihnen dabei helfen, fortschrittliche Analysen, einschließlich Statistiken, für die Erstellung von BI-Dashboards zu nutzen.
Körperfettanteil anhand des BMI prognostizieren, Teil 2
Sobald Sie ein Modell erstellt haben, das die Beziehung zwischen Ihrer Antwortvariablen und Ihren Prädiktoren beschreibt, können Sie Vorhersagen treffen und die Genauigkeit und Präzision dieser Vorhersagen bewerten.
Welches Regressionsmodell ist für die Instrumentenkalibrierung geeignet?
Verwenden Sie die lineare Regression für die Kalibrierung von Instrumenten? Erfahren Sie, warum die orthogonale Regression besser geeignet sein könnte.
Bessere, schnellere und einfachere Analysen und Visualisierungen – überall verfügbar
Die Arbeitswelt hat sich im Laufe des letzten Jahres radikal verändert. Organisationen überarbeiten ihre Strategien und richten sich zunehmend digital aus. Dabei gilt es, diesen digitalen Wandel zu beschleunigen und nachhaltig umzusetzen.