Statistiques et analyse prédictive

L'exploration des données est la première étape de l'analyse des données, généralement pour découvrir des modèles, des caractéristiques et des points d'intérêt. Grâce aux visualisations interactives, les utilisateurs peuvent rapidement explorer leurs données et identifier des zones ou des modèles à analyser de manière plus approfondie. Le générateur de graphiques Minitab a été conçu dans le but d'accélérer et de faciliter l'exploration des données grâce à une galerie interactive et facile à utiliser qui vous permet de passer d'un graphique à l'autre, en utilisant les mêmes données et sans relancer votre analyse. Visualisez et explorez vos données instantanément.

Les statistiques descriptives, qui décrivent les propriétés des données d'un échantillon et d'une population, sont utilisées dans notre vie quotidienne, tant personnelle que professionnelle. Les statistiques descriptives permettent d'organiser, de représenter et de décrire un ensemble de données, à l'aide de tableaux, de graphiques et de mesures synthétiques, y compris des paramètres populaires tels que la moyenne, la médiane ou l'écart type. Les statistiques descriptives sont également des outils puissants pour mesurer des éléments tels que la fréquence, la dispersion et la mesure de la position (comme le classement par percentile ou quartile). Minitab fournit tous les outils de statistiques descriptives dont vous avez besoin pour analyser vos données et vous différencier en fournissant un contexte et des statistiques supplémentaires relatifs à votre travail quotidien.

L'analyse prédictive est une catégorie d'analyse des données qui vise à faire des prédictions sur des résultats futurs en fonction de données historiques et de techniques d'analyse. Minitab fournit différentes techniques statistiques (notamment l'exploration de données, l'auto-apprentissage par la machine et la modélisation prédictive) pour identifier les occurrences futures. La modélisation de régression est l'un des outils les plus populaires, et souvent le premier contact de nombreux professionnels avec l'analyse prédictive.

Pour les statisticiens plus expérimentés, nous proposons des outils de science des données et un module d'analyse prédictive plus avancé.

Si vous souhaitez réellement tirer parti de l'analyse prédictive pour résoudre des problèmes quotidiens, renforcez votre capacité d'analyse grâce à des algorithmes d'auto-apprentissage par la machine de qualité ! Ces algorithmes vous permettent de mieux comprendre vos données. Nous fournissons non seulement des méthodes statistiques traditionnelles, mais nous avons également simplifié l'accès à des méthodes plus avancées, comme celles basées sur les arbres.

Optimisez la régression à l'aide de MARS^® (Multivariate Adaptive Regression Splines, ou splines de régression adaptables multivariées) ou développez vos compétences avec nos méthodes fondées sur les arbres, telles que les arbres de classification et de régression, plus connus sous le nom de CART^®, Random Forests^® et le boosting de gradient, plus connu sous le nom de TreeNet^®. Vous ne savez pas quelle méthode choisir ? Confirmez facilement que vous utilisez le meilleur modèle prédictif pour répondre à vos interrogations grâce à l'auto-apprentissage par la machine automatisé. Il est parfait pour ceux qui ne connaissent pas encore l'analyse prédictive et qui ont besoin de recommandations ainsi que pour les experts qui souhaitent un second avis.

Minitab est le principal fournisseur d'outils de qualité sur le marché grâce à la vaste gamme d'outils puissants que nous proposons, à leur facilité d'utilisation et aux formations que nous dispensons pour aider les entreprises à se perfectionner. Minitab est la référence en matière d'outils d'analyse de la qualité, tels que la maîtrise statistique des procédés, y compris les cartes de contrôle, l'analyse de capacité et l'analyse des systèmes de mesure. Outre les méthodes statistiques généralement utilisées dans l'amélioration de la qualité, Minitab propose également et des FMEA.

Vous savez peut-être que les plans d'expériences sont la façon la plus efficace d'optimiser et d'améliorer vos processus. Mais nous sommes nombreux à trouver les plans d'expériences un peu effrayants, surtout si c'est un outil que nous n'utilisons pas très souvent. Comment sélectionner un plan approprié et vous assurer d'avoir le bon nombre de facteurs et de niveaux ? Et après avoir regroupé vos données, comment sélectionner le modèle adéquat pour votre analyse ? L'assistant de Minitab Statistical Software vous permet de commencer à utiliser les plans d'expériences.

Dans les cas de défaillance des équipements, les fabricants d'équipement d'origine (FEO) sont jugés responsables. Ces FEO doivent ensuite trouver rapidement la cause principale et déterminer les risques encourus par les véhicules toujours en circulation afin de prévoir combien de véhicules supplémentaires connaîtront la même défaillance et combien continueront de rouler sans aucun problème (ces derniers sont appelés des survivants). Si les risques sont trop élevés, un rappel des véhicules sur ce marché peut être nécessaire. Découvrez comment une entreprise a prédit et empêché les défaillances de produits.

La modélisation de l'analyse des séries chronologiques nécessite différentes méthodes et comparaisons de modèles. Vérifiez toujours les mesures de précision pour déterminer quel modèle limite le plus les erreurs. Nous vous conseillons également de prévoir des prédictions sur les données que vous avez collectées pour confirmer quel est le modèle le mieux adapté, avant de faire des prédictions sur des données non observées. Pour en savoir plus, consultez ce blog.

Les simulations de Monte-Carlo ont beaucoup évolué depuis leur première application dans les années 1940 lorsque des scientifiques qui travaillaient sur la bombe atomique ont calculé les probabilités qu'un atome d'uranium en fission provoque une réaction de fission sur un autre. Aujourd'hui, grâce aux solutions de Minitab, vous pouvez simuler l'éventail des résultats possibles pour faciliter la prise de décision, prévoir les résultats financiers ou estimer les délais d'un projet, comprendre la variabilité d'un processus ou d'un système, ou gérer les risques en comprenant le rapport coûts/bénéfices.