試試我們的分類和迴歸樹 (CART®) 軟體免費，瞭解為何 90% 的《財富》前 100 大公司選擇 Minitab 來解決他們的流程、營運和商業挑戰。
透過無與倫比的統計洞察力和強大的預測分析，包含了 CART®，讓您能隨時隨地主動做出更明智的決策。CART® 是使用最廣泛和最有用的預測工具之一，採用快速、容易使用的格式，因此您不必成為資料科學家也可使用。
利用快速的性能探索有價值見解，然後快如閃電般安全地分享分析成果。
使用滑鼠點選而非編寫程式的直覺介面，輕鬆完成您的分析並建立重要的視覺化呈現。
利用 Minitab 預測分析模組 (Predictive Analytics Module) 所提供一流的專利機器學習演算法 TreeNet® 和 Random Forests® 解決更多棘手問題，獲得更深入見解。
CART® (分類和迴歸樹) 作為現代資料探勘領域中最重要和最流行的工具之一，它是絕佳的分類樹。CART 及其建模引擎為 Advanced Analytics 進階分析領域帶來創新，開啟了嶄新的資料科學時代。還可利用我們基於 Tree 的專利機器學習演算法 TreeNet® 和 Random Forests®，增強您所需的進階預測分析能力。
什麼是以 Tree 為基礎的方法？以 Tree 為基礎的演算法利用一系列 if-then 規則，從一個或多個決策樹進行預測。相較於迴歸分析等線性模型，基於 Tree 的方法可以良好地描繪非線性關係、克服其他方法根本無法解決的數據混雜，不僅能夠快速回答問題、幫助您節省時間，同時還具有卓越的準確性且容易解釋。
TreeNet Gradient Boosting 是我們最彈性、屢獲殊榮且功能最強大的機器學習工具，具迭代結構，可在構建時更正集成的組合錯誤，進而實現卓越且一致的預測準確性，也因此而聞名。
Random Forests 以集合 CART Trees 為基礎，在一個方便之處利用重複、隨機化、抽樣和集成學習，將獨立的 Trees 聚集在一起並確定其森林 (Forest) 的整體預測。
CART 運作原理是根據預測變數的不同值和不同組合，查找多種用來將資料分區或拆分為更小部分的方式。樹狀呈現視覺化且能直覺地解釋，因此您不必成為資料科學家即可理解並從中獲得有價值見解。
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“我通常堅持使用對我有效的方法—迴歸有助於辨別影響 y 的 x。但 TreeNet 的 Partial Dependency Plots 讓我有了更深入的了解，並幫助我解決了公司最棘手的一些問題。”
- 民生消費用品製程工程師
“我們的持續改善團隊在 Minitab 的預測分析方面取得了巨大進步。資料科學與持續改善的整合產生了更可預測的 KPI。隨著對數據、分析和業務績效管理的日益關注 - Minitab Solutions 幫助我們將所有這些整合在一起、取得輝煌成效！”- 食品製造商資料科學主管
“工程師和分析師在進行根本原因分析時，可能會花費 80% 的時間來嘗試確認製程問題的重要關鍵因素。”- Minitab 研究人員
