5 bewährte Verbesserungsinitiativen für Banken und Finanzdienstleister
Wenn Sie nach Ideen für Bereiche suchen, die Sie angehen und Ihr Bank- oder Finanzinstitut umgestalten möchten, finden Sie hier fünf gute Ansatzpunkte!
Vermeidung von Lieferrückständen und Optimierung der Lagerbestände
Lernen Sie die drei Schritte zur Vermeidung von Auftragsrückständen und zur Optimierung Ihrer Lagerbestände mithilfe von Minitab-Lösungen wie Workspace, Connect und prädiktiven Analysen kennen.
Darum müssen Regelkarten beherrscht sein
Regelkarten zeigen Ihnen, ob ein Prozess unter Kontrolle ist. Wenn ein Prozess außer Kontrolle geraten ist, müssen Sie die Ursachen beheben, die den Prozess zeitweise beeinträchtigen.
Prozessfähigkeitsstatistiken: Cpk und Ppk
"Was ist der Unterschied zwischen Cpk und Ppk?" Das ist eine gute Frage, denn viele Praktiker verwenden standardmäßig Cpk und übersehen Ppk völlig.
Tutorial für die Verwendung der Python-Integration
Erfahren Sie, wie Sie die Funktionalität von der Minitab Statistiksoftware mithilfe von Python-Skripten erweitern können, indem Sie dieses reale Szenario verfolgen.
Kurztipps zur Behebung von Fehlern bei Python
Hier finden Sie einige schnelle Tipps zur Behebung von häufigen Fehlern bei der Ausführung von Python-Skripten über die Schnittstelle dieser benutzerfreundlichen Software für statistische Analysen.
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.