機械学習のための特徴量エンジニアリングを簡単に Demystifying Feature Engineering for Machine Learning
機械学習における機能エンジニアリングの重要性、それがデータ操作にどのように関連しているかを調べ、Minitabで適切な技術アプリケーションを学習します。
日付/時刻データのヒントとコツ Tips and Tricks for Date/Time Data
日付/時刻データのヒントとコツ
Minitab予測分析モジュールを使ってビットコインデータを分析しました Analyzing Bitcoin Data Using the Minitab Predictive Analytics Module
ビットコインの人気が高まるなか、この現象の理解を深めようとするアナリストが増えています。ビットコイン価格を正確に予測するのは難しいかもしれませんが、興味深いトレンドや関係を判別するのは可能です。この記事では、Minitab予測分析モジュールを使ってビットコインの価格予測を行いました。
Minitab最新リリースで実装されたコレログラムを使ってみました Learning to Love Correlograms in the Latest Minitab Release
Minitab® Statistical Softwareの最新リリースの一部として、視覚化にコレログラムが加わりました。なぜそんなに人気が高いのか、高度な分析に有用なツールなのかを調べたくなりました。
金融サービスの顧客体験の強化とデジタル化 Enhancing and Digitizing the Customer Experience in Financial Services
去年は、新型コロナウイルス感染症の感染拡大により、経済が劇的に変化しました。突如としてテレワークが必要になった新しい世界で、企業はあっという間にその業務を変革してしまいました。最新のMcKinsey & Companyレポートによれば、企業は「顧客とサプライチェーンの相互活動、および社内業務のデジタル化を、3～4年前倒しした」のです。
1つのプロジェクトファイルで鍛造プロセスのコストを削減し、品質を向上させる方法を見つける Finding How to Reduce Costs and Increase Quality in a Forging Process in 1 Project File
鋼は強くなく確実でないと誰も主張できないでしょう。それは、耐久性のある製品を作るための確実な材料です。しかし、製品がそのようなしっかりした材料でできている場合、データについての十分な理解と、機械の修理や交換が必要になる時期についてデータが提供できる洞察が必要なのは言うまでもありませんが、製品自体を作成するためのさらに強力なツールが必要となります。
決定木を剪定して紙をつくる：Minitabで予測分析と根本原因解析 Trimming Decision Trees to Make Paper: Predictive Analytics and Root Cause Analysis in Minitab
工程から観察データを収集していくと、有意義な洞察を得ることのできる新しいツールが必要になる場合があります。工程を分析、改善、管理するために、従来の統計ツールに加えて、機械学習の技術を追加することができます。二値ロジスティック回帰と分類木（CART®）の例を見ていきましょう。
ファイルが見つかりませんか？出力が見当たりませんか？Pythonエラーの素早いトラブルシューティングのヒント File Not Found? Missing Output? Quick Tips to Troubleshoot Python Errors
MinitabのPython接続機能により、Minitabのインターフェイス内でオープンソースのPythonスクリプトを実行し、Minitabの出力ペインに結果を表示することができます。Pythonとの接続により、Minitabのメニューにないカスタム分析またはグラフが、わずか数クリックで使えるようになります。このセットアップのために、Pythonプログラマーになる必要もありません。
グラフの更新、パターン化されたデータの作成、Minitabの習得に役立つその他のヒントとコツ Updating Graphs, Making Patterned Data and More Tips & Tricks to Help You Master Minitab
先月、乱れたデータをMinitabで処理するための5つのヒントに関するブログ投稿を公開しました。また先週、「Minitabのヒントとコツ」のウェビナーを開催しました。LinkedInで「非常に有益で楽しい」と「もっと学習機会を持ちたい」と、データ加工成形の重要性についてのフィードバックを見たとき、皆さんはもっとたくさんのことを求めていることを確信しました。
テキストマイニングに興味をお持ちですか？新しいPython統合のあるMinitabを始めましょう！ Interested in Text Mining? Get Started in Minitab with New Python Integration!
今日、コンテンツはどこにでもあり、どこからでもアクセスできます！Nielsenの調査によれば、成人したアメリカ人は1日11時間以上、メディアを読み、聴き、視聴し、やり取りしています。多くの人が自宅にこもっている今は、もっと長くなっているかもしれません。利用できるコンテンツの流入で、こんな疑問を持つかもしれません。