供应链管理者在采用技术方面经常引领市场。如今，从物流到客户偏好的各种数据的不断增长，正在迅速改变企业的经营方式，并凸显出对增强数据管理和分析的强大需求。大数据分析（指大型和复杂的数据集）的好处是显而易见的：大数据可以彻底改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。

2020-09-08 10:49:57.090

多元回归是六西格玛管理中常用的一统计工具，它可以帮助考察多个x对y的影响，并建立可以用于预测的回归方程。而今天将基于Minitab 19向大家介绍机器学习下的多元回归。Minitab中已经引入很多机器学习的算法，在Minitab 19中还加入了CART分类树与CART回归树算法，但是今天的重点是多元回归。

2020-09-07 15:32:25.837

本文将会介绍什么是产品质量分析，以及它的作用和特点，最后还会介绍如何更好的进行产品质量分析。

2020-09-07 11:45:59.503

相信很多人都知道SPC已经成为许多国际性企业广泛采用的质量管理和改善的技术和方法，而本文就将像大家介绍企业实施了SPC的效益以及国内遇到的困难以及解决的办法。

2020-09-04 15:02:23.580

无论数据是大大小小，是旧数据还是新数据，传统数据还是现代数据，无论是在内部还是在云端，对数据质量的需求都不会改变。处于从大数据和其他新数据资产中获取业务价值的压力下的数据专业人员可以利用现有技能，团队和工具来确保大数据的质量。即便如此，仅仅因为您可以利用现有技术也不意味着这就是您应该做的。我们必须使现有技术适应当前时代的要求。

2020-09-03 15:54:19.987

本文将介绍一些提示和技巧，可以帮助您进行Minitab分析。

2020-09-03 10:32:15.773

根据最近的一项研究，到2023年，数据分析市场预计将以30％的年增长率增长，达到776亿美元的年支出。这样的数字表明，数据功能已变得多么重要，这预示着未来将根本不可能没有数据地拥抱数字业务。有效的分析已成为决定性因素，很明显，掌握它的人会蓬勃发展。但是，实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？

2020-09-02 11:34:37.057

就像起重机是设计用来举起人类无法举起的重物的机器一样，有些机器也经过编程，可以进一步思考并解决对人脑和某些软件来说很麻烦的分析问题。这种用于思考和分析的机器帮助可以追溯到算盘时代。技术已经发展到对机器可以使用的信息/数据量几乎没有限制的地步。这将我们带入大数据主题。

2020-08-31 14:04:42.353

本文将会介绍一些Minitab统计规程中的一些最常见的错误，这些错误涉及从分析结果中得出错误的结论。

2020-08-31 11:12:49.123

​筛选实验设计可让您在非常有限的运行中研究大量因素。目的是集中于几个具有实际影响的因素，并消除不重要的影响。当执行DOE（实验设计）时，这通常是任何实验者的最初典型目标。

2020-08-28 09:51:42.217