Le futur à votre portée : améliorer la chaîne d'approvisionnement grâce à l'analyse prédictive
Découvrez comment l'analyse prédictive peut être utilisée dans la chaîne d'approvisionnement pour optimiser les stocks, la planification des itinéraires, la gestion des risques, la satisfaction des clients, etc.
CART : arbres de classification et de régression pour le recrutement de commerciaux
Apprenez à établir un profil de recrutement basé sur les données à l'aide des arbres de classification et de régression CART. Notre solution vous aide à sélectionner efficacement les candidats.
Analyse prédictive et détermination de la durée de séjour d'un patient au moment de l'admission
Découvrez comment les données historiques d'un hôpital peuvent être utilisées pour prédire avec précision la durée du séjour d'un patient en fonction des informations dont vous disposez à son arrivée.
L'analyse prédictive devient incontournable pour l'industrie
L'analyse prédictive ne doit plus être la tâche complexe et spécialisée qu'elle était auparavant. L'apprentissage automatique de Minitab (Auto ML) la rend plus accessible.
Prévoir les risques de non-remboursement d'un prêt immobilier grâce au module d'analyse prédictive de Minitab
Découvrez comment le module d'analyse prédictive de Minitab permet de minimiser le nombre de défauts de paiement grâce aux algorithmes de Machine Learning.
Améliorer et digitaliser l'expérience client dans les services financiers
Lisez deux exemples de cas d'utilisation illustrant la manière dont l'analyse de données peut contribuer à améliorer l'engagement client.
Cinq façons d'utiliser les cartes thermiques
Les cartes thermiques sont l'une des nouvelles visualisations incontournables qui ont été introduites dans la nouvelle version du logiciel Minitab.
Comprendre et cultiver la satisfaction client
Découvrez comment les arbres de régression et de classification CART permettent d'identifier rapidement les principaux facteurs de la satisfaction client.
Des analyses et des visualisations améliorées, plus rapides et plus simples, où que vous soyez
D'après McKinsey & Company, seules 14 % des sociétés ayant entrepris une transformation digitale ont constaté une amélioration significative et durable de leurs performances¹. Alors comment les entreprises et les organisations averties s'y prennent-elles pour surmonter les obstacles dans ce domaine ?
Quand utiliser le machine learning ? Avancées de l'analyse prédictive
Etre en mesure de collecter, rassembler et analyser des informations devient de plus en plus critique pour trouver des leviers d'amélioration, de performance et de croissance.