Webinar Wednesday

使用Minitab统计软件的最新版本增强您的数据专业知识
您拥有比以往更多的可用数据，但是您是否使用最佳分析有效地利用了这些数据？ 我们将帮助您发现新的和改进的方法，以找到可信赖的见解并学习更好，更快，更轻松地进行交流。 您还将学习分类树和回归树（CART®）如何扩展您的预测分析功能，从而更好地使您能够主动地做出决策。 加入我们的全球市场开发经理Jenn Atlas的网络研讨会，以查看Minitab统计软件最新版本的新增功能。 （60分钟）

发现Minitab Workspace

加入我们的咨询用户体验设计师Mindy Tomlinson的网络研讨会。寻找简单的解决方案以在您的工作中获得最大的影响？Minitab Workspace使您可以使用功能强大的可视化工具，流程图，头脑风暴图表和表单来推动工作。触手可及的所有直观界面，我们的工具有助于从流程发现机会，最终使问题更容易解决。我们很高兴与您分享这个新产品，并演示Minitab Workspace如何引导您发现更好的商机！（45分钟）

使用新版本的MINITAB / PYTHON集成模块释放PYTHON的功能

加入我们的高级数据科学家Mikhail Golovnya。在此网络研讨会中，我们将介绍Minitab的一项令人兴奋的新功能-Python集成模块。我们将通过一系列简单直观的步骤来说明如何设置Python连接器。接下来，我们将介绍新功能的核心元素：首先，如何将Minitab数据（例如单个常量和数据列）发送到Python端；其次，如何将Python计算结果发送回Minitab并方便地以文本，图形和表格形式报告它们。我们将提供一组简单的Python脚本来说明所有相关活动。这些脚本可以用作进一步定制和扩展的模板。显然，任何人都可以轻松访问该新功能，并且不需要使用Python的任何经验。新版本的Minitab / Python连接器扩展了Minitab的功能，同时保留了长期用户所珍视的Minitab界面的便利性。（60分钟）

机器学习中的多元回归

加入我们的高级咨询统计师Cheryl Pammer。
在这个由3部分组成的系列文章的第1部分中，我们将从使用回归作为一种探索性工具，过渡到将其用作一种强大的机器学习技术。通过使用实际案例研究，我们将了解如何从您的流程中挖掘观察数据并提取有价值的信息。我们将学习如何以及何时使用特定的模型验证方法，包括使用测试集进行验证，留一法验证和k折交叉验证。通过将验证合并到模型评估中，您将发现如何提高预测模型的准确性。（60分钟）

机器学习中的二值LOGISTIC 回归

在这三部分系列的第二部分中，我们将过渡到二值逻辑回归，以使用分类响应变量或目标来预测结果。通过讨论各种功能和模型选择技术，我们还将进一步涉足现代预测分析。我们将超越p值进行模型简化，并讨论选择高性能预测模型的几种策略的优缺点。

机器学习中的分类树和回归树

三部分系列的最后一部分中，我们将重点介绍分类树和回归树(CART)。CART有许多应用，例如确定导致过程缺陷的条件，预测欺诈交易的可能性以及确定制造过程中异常的关键驱动因素。我们将使用示例来说明分类树和回归树如何在观察过程数据中提供直观的复杂关系图。（60分钟）