通过预测分析和机器学习改进您的业务流程

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在数字时代，只需几年时间就可以研究预测分析建模和人工智能等前沿领域，从而在日常业务环境中找到实际用途。通用可用性、用户界面和语义等领域已发生变化，以便为更广泛的潜在用户提供支持。

例如，热衷于利用统计方法的商业用户可能无法或不习惯在 Python 或 R语言中的纯文本终端中进行交互。毕竟，开源代码就是这样：你能责怪某人不想投资互联网上免费找到的代码吗？商业用户需要一种简单的方法来与强大的分析进行交互，并且需要一个值得信赖的品牌支持他们。这正是 Minitab 改变游戏规则的原因，让每个人都能轻松进行机器学习。

如今，商业用户无需妥协即可进行高级分析。Minitab在统计分析、预测分析和机器学习等领域有50年历史。

在过去的几年里，Minitab 通过向大众提供世界上最先进的数据收集、处理、可视化和分析，彻底改变了市场。 最近，Minitab 打破了将“数据科学”交到商业专业人士手中的障碍。Minitab 做到了其他人所没有做到的。

这是因为，在整个公司的产品组合中，都非常重视可用性和业务成果——Minitab 被广泛的商业社区所部署。

对于负责业务流程或运营改进的决策者而言，访问数据以及使用数据实现明确目标的能力至关重要。当今组织的命脉是信息，因此使用它来检查过去是什么、现在是什么以及可能会发生什么可以降低成本、增加收入，并为长期战略采取更有效、更及时的行动。

谈论的可能是数学和统计学中的变量和预测因素——对于企业的变革经理来说，它是数据的来源和结果。措辞可能不同，但所需的数据处理和分析保持不变。不要被“机器学习”这个词吓倒。 它所指的只是从您的数据中学习，这实际上就是数据分析。不相信我们？自己试试吧。

Minitab 作为您数据操作的核心，可以通过包含的连接器立即“即插即用”访问数百个数据源，这些连接器允许公司通过网络和云访问数据孤岛、存储库和应用程序。根据 Gartner Peer Insights，Minitab 是评价最高的数据集成工具，这并不奇怪。

结合 Minitab 数据分析平台的统计核心，专业人员可以通过利用任何组织中发生的存档信息和实时数据流来全面了解他们的数据。

数据经过清理、转换和呈现，为预测分析建模和洞察现有工作流程奠定了基础。

当公司开始触及他们拥有的数据资源的表面时，事件和变量之间的隐藏关系就会被发现。从来不明显的因素会浮出水面，甚至对客观的观察者来说，视觉关系和相关性也会浮出水面。获得的见解可帮助数据专家和业务线专家确定如何最好地实现公司目标。

对于业务线经理和非数据科学家，Minitab 的视觉语言有助于显示和关联各种起作用的因素。它允许他们创建预测结果，以在安全建模环境中对操作进行提议的更改。

Minitab 产品组合的美妙之处在于其在实际环境中使用的设计。该平台的开放性和用户界面意味着它可以用于多个垂直领域和意想不到的用例：例如，制造商 Tate & Lyle 使用人工智能技术绘制了数千个变量来改进其甜味剂的一致性，以获得更好的客户体验。在人们最不期望的地方，Minitab的统计能力正在创造变化。

在众多行业中，各组织正在部署先进的分析建模、分析和机器学习算法，以改善数千种场景中的结果。曾几何时，这种统计分析只见于金融和高端医学研究和制药领域，而在今天则不然。 Minitab 在数以千计的设置中做出真正有意义的差异。

它与云和本地应用程序和服务集成，从营销传播到流处理器。 Minitab 可在本地安装或可以通过互联网随时随地访问。

要了解有关 Minitab 产品套件的更多信息并开始利用其可访问的力量来影响变革，请从这里开始您的旅程。