另辟蹊径：使用 CART 作为分析分类调查数据的替代方法 | Branching Out: Using CART For Alternative Ways to Analyze Categorical Survey Data
Machine Learning
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尝试了解客户/患者行为是一件很有挑战的事。研究人员往往会使用调查数据并频繁使用 Minitab Statistical Software 中的回归功能对其进行分析。但是，若结果变量是分类数据，而不是定量数据，则无法非常直接或直观地解释逻辑回归的结果。
结合考虑“客户之声”、Kano 模型和数据分析，在紧张的期限内完成医疗设备设计 | Integrate Feedback and Data Analysis to Design Medical Devices Quickly
Minitab Statistical Software
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众所周知，最近世界范围内发生的事件已经促使我们所有人提高运营的敏捷度，并以新的方式应对变化。医疗设备制造商已经成为人们关注的焦点，而且扮演着至关重要的角色。
找不到文件？输出缺失？Python 错误疑难解答小提示 | File Not Found? Missing Output? Quick Tips to Troubleshoot Common Errors
Machine Learning
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Minitab 的 Python 连接功能支持用户在 Minitab 界面中运行开源 Python 脚本并在 Minitab 输出窗格中显示结果。借助与 Python 的连接，您仅需单击几下就可享用 Minitab 菜单中尚未提供的自定义分析或图形。最便利的是，您无需精通 Python 编程即可完成设置。
电子产品制造商使用 Monte Carlo 模拟为供应商寻找更合理的规格，并实现显著的成本节约 | Electronics Maker Uses Monte Carlo Simulation to Find Better Specs for Suppliers and Realise Significant Cost Savings
Monte Carlo Simulation
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当您在某个过程的不同步骤与多个供应商合作时，测试潜在的改进可能会变得非常复杂，但是通过在 Minitab Statistical Software 中进行试验以确定重要输入，然后将模型导入到 Minitab Workspace Monte Carlo Simulation 中，可以帮助您更清晰地看到将获得的结果。而且，这比对实际部件运行更多测试的方式更快速，也更经济。