新闻稿

Minitab^® Statistical Software 中高级机器学习方法现已增强

2021 年 4 月 14 日，宾夕法尼亚州立大学 – 数据分析、预测分析和过程改进领域的市场领导者 Minitab, LLC 宣布 Minitab^® Statistical Software 中添加了全新预测分析功能和高级机器学习方法。除了 Minitab 的经典方法之外，目前用户可以通过单击几次来部署 Minitab 的全新预测分析模块，也可以通过代码与 R 或 Python 开源语言集成，进而发挥出高级机器学习方法的功效。

有了 Minitab 的全新预测分析模块后，用户将能够以更好、更快、更简单及更准确的方法解决更棘手的问题、挖掘出更深入的见解并实现对复杂交互的可视化。使用 Minitab 的革命性预测分析技术，轻松、熟练地预测业务、比较备选方案及预估业务。

Minitab 的预测分析模块由多个专利方法构成，分类和回归树 (CART^®)、原始 Random Forests^®（由诸多决策树构成的分类算法）以及 Minitab 自己的梯度推进方法 TreeNet^® 等等都包含其中。创建基于树的建模技术人员创办了 Minitab，也正因此，其得以成为全球唯一一家可提供这些品牌和主流方法的公司。现在 Minitab 向包括数据科学家在内的所有人开放这些方法，让处于分析旅程不同阶段的每个个体都能轻松调用各类功能。

Minitab 总裁兼首席执行官 Jeffrey T. Slovin 说道：“Minitab 的预测分析模块凸显了我们‘协助各组织加速其转型’的承诺。我们打造易用、易懂的高级机器学习方法，为的就是让全球各地的公司能够发挥这些方法的能力来解决复杂问题，以质量、速度和简洁程度均远超以往的方式预测结果。”

关于 Minitab

Minitab 通过提供一套全面的一流数据分析和过程改进工具，帮助公司和机构发现趋势、解决问题和发掘宝贵的数据见解。Minitab 的这些工具除了易用性极佳之外，还使获得深入数据见解变得前所未有的简单。Minitab 还提供一支经过专业培训的数据分析专家和服务人员团队，可确保用户充分利用其分析做出更好、更快、更准确的决策。

在近 50 年里，Minitab 推出的专有解决方案已帮助诸多组织实现了成本控制以及质量、客户满意度和成效的提升。全世界有几千家企业和机构使用 Minitab^® Statistical Software、Minitab Connect^®、由 Minitab^® 提供支持的 Real-Time SPC、Salford Predictive Modeler^®、Minitab Workspace^®、Minitab Engage^® 和 Quality Trainer^® 来发现其过程中的缺陷和机遇并予以应对。Minitab Solutions Analytics™ 是 Minitab 推出的一款专有集成式方法，提供的软件和服务可帮助组织制定出有助于推动卓越经营的明智决策。

如需了解有关 Minitab 的更多信息，请访问 www.minitab.com。