Estatística e análise preditiva

A exploração de dados é uma das primeiras etapas na análise de dados, normalmente para relevar padrões, características e pontos de interesse. Ao usar visualizações interativas, os usuários podem explorar rapidamente os dados e identificar áreas ou padrões para aprofundar a análise. O Construtor de gráficos proprietário da Minitab foi criado para acelerar e facilitar a exploração de dados com uma galeria interativa e fácil de navegar que permite trocar de um gráfico para outro, usando os mesmos dados e sem precisar refazer a análise. Visualize e explore seus dados em um instante.

Estatísticas descritivas, que descrevem as propriedades da amostra e dados de população, são usadas cotidianamente na vida pessoal e profissional. A estatística descritiva é uma maneira de organizar, representar e descrever uma coleção de dados com tabelas, gráficos e medidas resumidas, inclusive parâmetros populares como média, mediana ou desvio padrão. Ela também é uma ferramenta poderosa para medir a frequência, a dispersão e a posição (como classificação de percentil ou quartil). A Minitab oferece todas as ferramentas de estatística descritiva necessárias para analisar seus dados e se diferenciar com contexto e estatísticas adicionais relacionados ao seu trabalho diário.

A análise preditiva é uma categoria de análise de dados que tem o objetivo de fazer previsões sobre resultados futuros com base em dados históricos e técnicas de análise. O Minitab oferece várias técnicas estatísticas (inclusive data mining, aprendizado de máquina e modelamento preditivo) para entender ocorrências futuras. A modelagem de regressão é uma das ferramentas mais conhecidas e, muitas vezes, a primeira incursão de muitos profissionais na análise preditiva.

Para estatísticos mais avançados, oferecemos ferramentas de ciência dos dados e um módulo de análise preditiva mais avançado.

Se estiver pensando seriamente em aproveitar a análise preditiva para resolver desafios cotidianos, aumente seu poder de análise com os melhores e mais precisos algoritmos de aprendizado de máquina do setor. Eles oferecem insights mais profundos nos seus dados. Além de oferecer métodos estatísticos tradicionais, criamos métodos mais avançados, como métodos baseados em árvore mais acessíveis a todos.

Melhore suas habilidades com o MARS^® (Multivariate Adaptive Regression Splines) ou usando métodos baseados em árvore, como Árvores de Classificação e Regressão, mais conhecidas como CART^®, Random Forests^® e aumento de gradiente, mais conhecido como TreeNet^®. Não tem certeza de que método escolher? Confirme facilmente que você está usando o melhor modelo preditivo para responder à sua pergunta com aprendizado de máquina automatizado (Auto-ML). Perfeito para novatos em análise preditiva que precisam de recomendações e para especialistas que querem uma segunda opinião.

A Minitab é a líder do mercado em ferramentas da qualidade devido à grande variedade de ferramentas poderosas que oferecemos, à facilidade de uso delas e ao treinamento e educação que oferecemos para ajudar as empresas e melhorar continuamente. A Minitab define o padrão das ferramentas de análise de qualidade, como Controle estatístico de processos, inclusive cartas de controle e análise de capacidade, análise dos sistemas de medição. Além dos métodos estatísticos normalmente usados em melhoria de qualidade, a Minitab também oferece ferramentas de brainstorm e FMEAs.

Você provavelmente sabe que o Planejamento de Experimentos (DOE) é a maneira mais eficiente de otimizar e melhorar seu processo. Mas, muitos de nós ficam intimidados com o DOE, especialmente se ela não for uma ferramenta que usamos com frequência. Como você escolhe um projeto apropriado e garante que tem o número certo de fatores e níveis? Depois de reunir seus dados, como escolher o modelo certo de análise? Uma maneira de começar com DOE no Assistente no Minitab Statistical Software.

Em casos como falha de equipamento, o fabricante original do equipamento (OEM) seria o responsável. Esses OEMS devem então encontrar rapidamente a causa raiz e determinar o risco para outros veículos que ainda estão operando em campo, de forma a prever quantos veículos adicionais terão o mesmo problema ou quantos continuarão a ser dirigidos sem nenhum problema (também chamados de sobreviventes). No final das contas, se o risco for alto o suficiente, pode ser necessário fazer um recall do veículo nesse mercado. Veja como uma empresa previu a falha de produto.

Modelar a análise de séries temporais exige diferentes métodos e comparações de modelos. Sempre verifique as medições de precisão para ver qual modelo minimiza os erros. Também é uma prática recomendada fazer previsões de dados que foram coletados atualmente para confirmar o modelo de melhor ajuste antes de fazer previsões em dados não observados. Saiba mais neste blog.

As simulações de Monte Carlo percorreram um longo caminho desde que foram aplicadas inicialmente na década de 1940, quando os cientistas que trabalhavam na bomba atômica calcularam as probabilidades de um átomo de urânio em fissão causar uma reação de fissão em outro. Atualmente, com as soluções da Minitab, você pode simular vários resultados possíveis para ajudar a tomar decisões, prever resultados financeiros, estimar cronogramas de projetos, entender a variabilidade em um processo ou sistema ou gerenciar riscos com o conhecimento das relações de custo/benefício.