NVivo | Scrivere una rivista di ricerca
NVivo è stato progettato pensando alle riviste di ricerca in modo da rendere il tuo lavoro più efficace.
Le idee sono oggetti fragili: se non le scrivi possono svanire!
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Le idee sono oggetti fragili: se non le scrivi possono svanire!
Cercare di comprendere il comportamento di un cliente o di un paziente può essere impegnativo.
Spesso i ricercatori utilizzano i dati di un sondaggio e li analizzano con un modello di regressione
implementato nel software statistico Minitab. Quando la variabile di risposta è categorica (e non
quantitativa), l’interpretazione dei risultati di una regressione logistica non è però molto semplice e
intuitiva.
Esiste un’altra opzione per analizzare i dati di un sondaggio in Minitab? La risposta è sì, sfruttando
le funzionalità di CART®, Classification and Regression Trees, una tecnica grafica basata su alberi
decisionali e machine learning disponibile nell’ultima versione di Minitab.
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.
Parlare dei benefici di PTC Mathcad con gli ingegneri è diverso dal parlare dei medesimi con i manager. Chi è al comando, generalmente, vive con differenti preoccupazioni e pressioni. È necessario quindi convincerli di come PTC Mathcad possa portare beneficio all’azienda utilizzando un linguaggio diverso. Dopotutto non tutti i manager hanno lavorato come ingegneri. Quindi come possiamo convincerli che questo software di ingegneria matematica sia estremamente utile? Riportiamo di seguito alcune tra le domande e risposte più comuni, provate così!
Con l’avvento della quarta rivoluzione industriale e la diffusione della strategia Industry 4.0 (I4.0), i produttori hanno la possibilità di sfruttare un’occasione unica che si presenta una volta ogni generazione per la creazione di valore significativo. Tuttavia, troppo spesso gli sforzi di trasformazione digitale procedono a rilento e falliscono, insieme ai loro sponsor. In PTC, hanno osservato che i produttori che sono riusciti a mettere l’impatto finanziario al centro della trasformazione hanno ottenuto i maggiori risultati a lungo termine su più fronti.
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