太多还是不足：样本数量和统计分析 | Too Much or Not Enough: Sample Sizes and Statistical Analysis
进行统计分析最实际的理由是，只收集一小部分数据，而不是整个总体。灵活收集采样数据可节省时间和资金，但灵活性的代价是决策出现错误。
使用 Minitab 回归进行预测分析 – 第二部分 | Predictive Analytics using Minitab's Regression – Part II
回归的目的是进行准确预测。模型中的项（线性、交互、二次）和用于计算模型的样本数据是影响模型可预测性的两大因素。项过多的模型通常会过度拟合样本数据，但会导致对新数据值的预测不佳。
使用 Minitab 回归进行预测分析 – 第一部分 | Predictive Analytics using Minitab's Regression – Part I
尽管市场上有许多新的预测分析和机器学习工具，但 Minitab 回归仍是构建预测模型的经典工具。回归允许用户对响应与各种预测变量之间的关系进行建模。公司需要正确使用预测工具，而 Minitab 回归可以帮助实现有意义的预测建模能力！
使用这些问题解决方法上报索赔交易 | Escalate Claims Transactions with These Problem-Solving Methodologies
Rob Lievense 是 Minitab 的解决方案架构师。在 Minitab，他与大型组织合作，帮其找到满足技术需求的解决方案。Rob 在商业和政府组织的数据驱动型改进方面拥有超过 25 年的经验，曾在多场会议上发表过演讲，并发表过数篇论文和出版了一本书。
为什么您无法实时了解持续改进（以及您可以做些什么） | Why You’re Not Getting Real-Time Visibility Into Continuous Improvement (and What You Can Do About It)
只有 30% 的绩效改进计划取得成功。那么，为什么这些计划的失败率很高呢？研究表明，首要原因是缺乏管理层支持。经济学人智库对最高层管理人员的调查表明，缺乏领导层的认同和支持可能会阻碍许多战略计划取得成功。
开发还是购买？第 3 部分：3 个迹象表明您的开发变差了 | Build vs. Buy? Part 3: 3 Signs Your Build is Going Bad
您决定开发。内部定制的企业软件解决方案似乎是解决您面临的技术挑战的最佳方法。或许工程部要求在内部管理您的软件请求。或者您还没有阅读我们系列文章的第 1 部分或第 2 部分
如何利用 Statistical Software 计算 B10 寿命 | How to Calculate B10 Life with Statistical Software
在过去一年多的时间里，我听到很多人都在问：“我怎样才能在 Minitab 中计算 B10 寿命？”尽管我是一名统计学家和工业工程师（请注意，我从来没有像问这个问题的客户那样涉足过这个领域），并且参加过可靠性工程课程，但我从未听说过 B10 寿命。因此我做了一些研究。
每位营销人员都应掌握的一种用于简单 A/B 检验的基础统计方法 | One Basic Statistical Method Every Marketer Should Know for Simple A/B Testing
过去，有些营销人员一听到“统计”这个词，可能就会不寒而栗。但是现如今，如果您没有将统计和分析融入到营销策略中，您就落伍了。
人力资本分析：您是如何应对招聘挑战的？ | Human Capital Analytics: How Are You Addressing Your Recruitment Challenges?
大多数人力资源专业人员和管理者都了解员工（尤其是高绩效员工）流动的成本和痛点
CART：销售招聘的分类和回归树 | CART: Classification and Regression Trees for Sales Recruitment
人力资源主管可以通过进行简单的数据分析，大大提高他们成功聘用候选人的机会。招聘人员无需了解统计学，即可使用 Minitab 的 CART® 命令构建“招聘树”。