企业使用分析来对抗通货膨胀的四种方式 | 4 Ways Your Company Can Fight Inflation Using Analytics
通货膨胀给我们的组织带来了许多影响。工资上涨让公司更难留住员工 – 坦率地说,成本更高。材料成本上涨会影响在预算内以相同费用生产的能力。最重要的是,就企业的再投资能力而言,赚取的收入比以前少了。
如何在通货膨胀时期降低供应链成本 | How to Reduce Supply Chain Costs During Times of Inflation
现在,调查和降低供应链成本比以往任何时候都更重要。尽管公司多年来一直在努力降低供应链成本,但现在降低成本的需求更为迫切。
关于使用 Minitab 的 Python 集成及自动化和数据抓取的教程 | How to Create a Python Visual in Minitab
本博客将通过引导您了解一个真实的场景,展示使用 Python 脚本扩展 Minitab Statistical Software 的功能有多方便。
为什么 Weibull 分布总是广受欢迎 | Why the Weibull Distribution Is Always Welcome
涉及可靠性时,Weibull 分布通常是万能分布,但一定要注意的是,其他分布系列也可以对各种分布形状进行建模。
Minitab 分析为高端度假租赁提供商揭示出人意料的旅客偏好 | Minitab Analysis Reveals Surprising Traveler Preferences for Top Vacation Rental Provider
新冠疫情全球大流行重创了许多行业,其中旅游与酒店行业受到的损害尤其严重。我们有一家全球度假村和名胜酒店租赁委托人,他立即受到了旅游业停摆的影响。该公司将其大部分客户服务外包给了 TELUS International。
您玩过 Wordle 了没 | Did You Do the Wordle Yet?
Minitab employees played Wordle together to connect and engage in good old-fashioned competition - and used a custom dashboard to compare results.
功效和样本数量 - 用于统计分析的保险单 | Power and Sample Size – Your Insurance Policy for Statistical Analysis
当我们进行统计分析时,比如假设检验和试验设计,我们使用的是数据样本来回答有关所有数据的问题。这些答案的可靠性受分析的样本数量的影响。为了将不可靠统计分析的风险降至最低,我们可以在收集任何数据之前使用功效和样本数量来确定需要多少数据才有可能发现这种影响(如果有的话)。 这方面的最小推荐值为 80%。
实现数据科学民主化: 了解预测分析的重要性 | Data Science for Everyone: Understanding the Importance of Predictive Analytics
Greg Kinsey 在一国际知名企业担任行业咨询师和执行顾问,负责该公司在欧洲、中东和非洲地区的制造解决方案业务。他和他的团队主要与欧洲的工业企业合作,帮助他们构想、规划和实施数字化转型。用他的话来说,他的工作就是帮助企业利用数字化工具,提高业务敏捷性和生产力,实现更精益、更加可持续的运营。