从概念到部署再到支持（以及介于其间的各个环节）：了解医疗设备制造的 5 个 FDA 阶段 | Concept to Deployment to Support Understanding the 5 FDA Stages for Medical Device Manufacturing
新冠肺炎疫情引发全球各地的医疗设备短缺，许多制造商争相启用生产线以满足时下的需求。尽管美国食品及药物管理局 (FDA) 暂时放宽了对洗手液等部分产品的指导方针，但医疗设备制造商仍然需要通过标准的审批流程才能将其产品推向市场。
使用 Minitab 预测分析模块分析比特币数据 | Analyzing Bitcoin Data Using Minitab Predictive Analytics Module
随着比特币的不断普及，越来越多的分析师希望深入了解这一现象。尽管准确预测比特币的实际价格依然十分困难，但确定几个值得关注的趋势和关系却并非遥不可及。在下文中，我将演示如何使用 Minitab 预测分析模块来完成这项任务。
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
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
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
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
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。