통계 및 예측 분석

데이터 탐색은 데이터 분석의 초기 단계로 대개 패턴, 특징, 주목해야 할 점 등을 발견할 수 있습니다. 대화형 시각화를 사용하면 신속하게 데이터를 탐색한 다음 추가적인 심층 분석이 필요한 영역이나 패턴을 식별할 수 있습니다. Minitab의 자체 개발 그래프 작성기(그래프 빌더)는 데이터 탐색을 더 빠르고 손쉽게 수행할 수 있도록 만들어졌습니다. 탐색이 편리한 대화형 갤러리로 사용자는 분석을 다시 수행하지 않고도 동일한 데이터를 사용하여 한 그래프에서 다음 그래프로 원활하게 전환할 수 있습니다. 데이터를 즉각적으로 시각화하고 탐색해 보세요.

기술 통계량은 표본과 집단 데이터의 속성을 나타내는 개념으로, 사람들의 생활과 비즈니스의 일상 업무에 사용됩니다. 기술 통계량은 표, 그래프, 개요 측정을 사용하여 데이터를 관리하고, 나타내고, 설명하는 하나의 방법입니다. 여기에는 평균, 중앙값, 표준 편차 등의 일반적인 매개변수가 포함됩니다. 또한 기술 통계량은 빈도, 산포, 백분위수나 사분위수 순위와 같은 위치 측정 등의 요소를 측정하는 데 효과적인 도구입니다. Minitab은 일상 업무에 관한 추가적인 컨텍스트와 통계를 제공함으로써, 고객이 데이터 분석과 차별화에 필요로 하는 모든 기술 통계 도구를 지원합니다.

예측 분석은 과거 데이터와 분석 기법을 토대로 미래의 결과에 대해 예측하는 것을 목표로 하는 데이터 분석의 한 범주입니다. Minitab은 데이터 마이닝, 머신러닝과 예측 모델링 등 다양한 통계 기법을 활용하여 미래의 사건을 파악하고자 합니다. 회귀 분석 모델링은 가장 자주 사용되는 도구 중 하나이며, 많은 전문가들이 예측 분석을 처음 시도할 때 사용하기도 합니다.

Minitab은 숙련도가 더 높은 통계 전문가에게 데이터 과학 도구및 고급 예측 분석 모듈을 제공합니다.

일상적인 문제를 해결하기 위해 예측 분석을 고려하는 경우, 업계 최고 수준의 정확한 머신러닝 알고리즘으로 분석 역량을 증대해 보세요. 데이터에 대해 보다 심층적인 인사이트를 제공합니다. 기존의 통계 방법을 제공하는 것 외에도, Minitab은 접근성이 더 높은 트리 기반 방법 등의 고급 방법을 개발했습니다.

MARS^®(Multivariate Adaptive Regression Splines)로 회귀 기술을 한 단계 더 높이거나, CART^®로 더 잘 알려진 Classification and Regression Trees, Random Forests^®, TreeNet^®으로 더 잘 알려진 경사 부스팅과 같은 Minitab의 트리 기반 방법을 사용하여 기술을 향상시킬 수 있습니다. 어떤 방법을 사용할지 선택하기 어려우신가요? 자동화된 머신러닝(Auto-ML)으로 원하는 답변을 얻는 데 가장 적합한 예측 모델을 사용하고 있는지 확인하세요. 추천이 필요한 신입 예측 분석가와 외부의 의견을 구하는 전문가 모두에게 적합합니다.

Minitab은 품질 도구 분야에서 시장을 선도하는 리더입니다. 강력하면서도 사용하기 쉬운 도구를 폭넓게 제공하며, 훈련과 교육을 제공하여 조직이 지속적인 개선을 도모할 수 있도록 지원합니다. Minitab은 통계적 공정 관리와 같은 품질 분석 도구의 표준을 설정합니다. 여기에는 관리도, 공정 능력 분석, 측정 시스템 분석이 포함됩니다. 일반적으로 품질 개선에 사용되는 통계 방법 외에도, Minitab은 브레인스토밍 도구를 제공합니다.

실험계획법(DOE)을 아마도 공정 최적화 및 개선에 가장 효율적인 방법으로 알고 계실 것입니다. 하지만 DOE는 특히나 자주 사용하지 않는 사람들의 입장에서 다소 범접하기 어려운 분야라고 느껴지곤 합니다. 그렇다면 적합한 설계를 선별하고 적절한 수의 요인과 수준을 확보할 수 있는 방법은 무엇일까요? 그리고 데이터를 수집한 후에 분석에 사용할 적합한 모형을 고르는 방법은 무엇일까요? DOE를 시작하는 방법은 Minitab Statistical Software의 Assistant를 사용하는 것입니다.

장비 고장과 같은 사례의 문제 원인은 보통 OEM(주문자 상표 부착 생산업체)에 있습니다. 이 경우 OEM은 근본 원인을 빠르게 찾고 현장에 있는 다른 차량의 고장 위험을 확인하여, 동일한 문제로 반품될 차량의 수 또는 정상적으로 주행을 계속할 차량(생존 제품이라고도 함)의 수를 예측할 수 있어야 합니다. 위험 수준이 매우 높은 경우 해당 시장에서 차량을 리콜해야 할 수 있습니다. 제품 고장을 예측하고 방지한 기업의 사례를 읽어 보세요.

시계열 분석 모델링을 수행하려면 여러 모델의 서로 다른 비교와 방법이 필요합니다. 어떤 모델이 오류를 최소화하는지 알아보려면 항상 정확도 측정을 확인하세요. 비관측 데이터에 대해 예측을 내리기 전에 현재 수집한 데이터에 대해 예측을 수행하여 가장 적합한 모델을 확인하는 방법도 좋습니다. 이 블로그에서 더 자세히 알아보세요.

Monte Carlo 시뮬레이션은 원자 폭탄에 대한 연구를 진행하던 과학자들이 우라늄 원자가 다른 원자에서 핵분열 반응을 일으킬 확률을 계산했던 1940년대에 처음 적용된 이후로 많은 발전을 이루었습니다. 이제 Minitab의 솔루션을 사용하면 의사결정에 도움이 되도록 가능한 결과의 범위를 시뮬레이션하거나, 재무 결과를 예측하거나, 프로젝트 일정을 추정하거나, 공정 또는 시스템의 변동성을 이해하거나, 비용/편익 관계를 파악하여 위험을 관리할 수 있습니다.