Companion by Minitab | Webinar: Creazione di template di progetto in Companion by Minitab
In questo Webinar, dedicato a Companion by Minitab, verranno presentate le modalità con cui è possibile creare un template di progetto.
In questo Webinar, dedicato a Companion by Minitab, verranno presentate le modalità con cui è possibile creare un template di progetto.
Per il Master Black Belt Brian Mapani è difficile trattenere l’entusiasmo quando ci presenta la
sua azienda e il modo in cui ha trovato gli ingredienti per un miglioramento continuo di
successo. Del resto è più che comprensibile. La sua azienda ha risparmiato ben 35 milioni di
dollari a fronte di un investimento di solo 1 milione attuato all’interno del proprio programma
Lean Six Sigma.
Sul Blog di Minitab, abbiamo spesso discusso dell’importazione dei dati da Excel in Minitab.
Di seguito trovate dei rapidi esempi, nel caso abbiate già i dati in formato Excel:
• Collegamento Minitab su Excel per ottenere risposte rapide
• 3 trucchi per Importare i Dati Excel dentro Minitab
Tuttavia, se i tuoi dati non sono in Excel sin dall’inizio, aprirli dentro Excel per prepararli
all’importazione in Minitab non rappresenta necessariamente il percorso migliore. Minitab rende
facile lavorare con i dati in formati come txt, dat e csv così che tu non debba usare più di un
software.
Quando circa un decennio fa si è iniziato a parlare di data science, la creazione di un modello
predittivo era un lavoro complicato che solo i programmatori esperti potevano realizzare. Oggi,
nuovi strumenti e nuove tecniche stanno spostando l’attenzione dai dettagli di programmazione
alla costruzione di modelli che siano robusti e focalizzati sulla creazione di valore aziendale. In
questo articolo, forniremo una struttura per spiegare il funzionamento del Machine Learning e
mostreremo come stiamo entrando in una terza generazione di funzionalità relative
all’apprendimento automatizzato a cui è possibile attingere.
Scopri come sfruttare l’analisi di processo in Minitab per fare simulazioni Monte Carlo con Companion by Minitab
Questo paper, scritto dalla dott.ssa Debora Giovannelli, prende in analisi come misurare la Qualità nei dati categoriali con l’aiuto della Statistica.
Vengono analizzate linea guida per un approccio strutturato ed esempi pratici eseguiti su Minitab con variabili casuali di Poisson.
In questo video vediamo cosa vuol dire usare machine learning per risolvere un problema di classificazione ed impariamo a farlo con il nuovo strumento aggiunto in Minitab, chiamato CART Classification.
Il video è pensato per chi si sta affacciando al mondo del machine learning e per gli utenti Minitab che desiderano farsi un’idea sul senso e sull’uso degli algoritmi di classificazione.
Standard a livello mondiale, Minitab è il Software di Analisi Statistica e Controllo Qualità, utilizzato per analizzare i dati e trovare soluzioni significative ai problemi aziendali più difficili.
Minitab dispone di tutti gli strumenti necessari per analizzare in modo efficace i dati ed è in grado di suggerirvi le giuste analisi, restituendovi risultati chiari e completi.
Minitab vi aiuta a trovare soluzioni significative ai problemi aziendali più complessi, è lo standard per le metodologie Six Sigma e Lean Six Sigma e viene utilizzato in diversi settori dell’industria, per l’analisi statistica, la diminuzione dei costi, l’incremento dell’efficienza, la riduzione dei difetti ed il controllo delle variazioni.
Negli ultimi tempi si vede spesso apparire il termine “Machine Learning” insieme a parole come “Big Data”, “AI” o “Internet of Things”, il tutto relazionato alla trasformazione digitale del business.Nonostante ciò, questi termini o parole d’ordine sono spesso fraintese. Tutto questo sta creando una serie di miti, che possono disinformare le decisioni delle imprese quando perseguono una strategia basata sui dati.Per fornire chiarezza ai professionisti che dovrebbero prendere decisioni data-driven, ecco una ripartizione dei punti chiave, che è necessario conoscere, relativi alla trasformazione digitale e al machine learning nella realtà aziendale.
L’assistenza sanitaria offre molte opportunità di raccolta dati che possono essere usati per migliorare il tempo ciclo, il gradimento degli assistiti, il tempo di attesa, il numero di pazienti giornalieri trattati, e la catalogazione dei dati. Il “value stream mapping” (VSM) può aiutare a mappare, visualizzare e capire il flusso di pazienti, materiali (p.es., borse di sangue o plasma asettici), e informazioni.
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