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科学分析，停止猜测：在制造环境中应用试验设计方法

在制造环境中，工程师需要工具不仅可协助其构建模型，还能够兼顾实用性、成本效益及灵活性，以便可以确保无论何时需要制造新产品时，都能够快速确定正确的过程设置。

在本白皮书中，您将了解到试验设计如何成为一款理想工具，通过确定对过程具有真实效应的因子，并使其从嘈杂的环境中清晰显现。

阅读真实示例，了解如何使用 Minitab Statistical Software 进行试验设计才能提供实用、精确的方法来调整和优化制造过程。

由于新增预测分析工具分类和回归树 (CART)，分析工具包变得更出色、更强大，它可以辅助您的决策、主动改进过程，从而提供更好的结果并避免代价高昂的错误。作为使用最广泛、最有用的预测工具之一，CART 现已推出，该工具使用起来非常便捷，即便您不是数据科学家，也可以使用。

借助验证，快速评估回归模型的准确度。轻松、快速将您的数据重新抽样或分割至测试集和训练集，然后以前所未有的速度评估模型预测准确度。

借助开源集成，在 Minitab Statistical Software 中将 Python 脚本与您的 Minitab 数据和分析功能轻松整合。在界面中或者借助宏，利用相关功能扩展并进一步研究分析可能性。借助 Minitab，更加轻松地与数据科学家进行协作，以解决更多问题。