Estadística y analítica predictiva

La exploración de datos es un primer paso en el análisis de datos, normalmente para descubrir patrones, características y puntos de interés. Mediante el uso de visualizaciones interactivas, los usuarios pueden explorar rápidamente sus datos e identificar áreas o patrones en los que centrarse para un análisis más profundo. El Creador de gráficas de Minitab se diseñó para acelerar y facilitar la exploración de datos con una galería interactiva y de fácil consulta que permite pasar sin problemas de una gráfica a otra, utilizando los mismos datos y sin tener que volver a ejecutar el análisis. Visualice y explore instantáneamente sus datos.

La estadística descriptiva, que describe las propiedades de los datos de las muestras y de las poblaciones, se utiliza a diario en nuestra vida personal y empresarial. La estadística descriptiva es una forma de organizar, representar y describir un conjunto de datos, utilizando tablas, gráficas y medidas de resumen, incluyendo parámetros populares como la media (el promedio), la mediana o la desviación estándar. La estadística descriptiva también es una herramienta poderosa para medir cosas como la frecuencia, la dispersión y la medida de posición (como el percentil o la clasificación por cuartiles). Minitab proporciona todas las herramientas estadísticas descriptivas que usted necesita para analizar sus datos y diferenciarse al proporcionar contexto y estadísticas adicionales en torno a su trabajo diario.

La analítica predictiva es una categoría de la analítica de datos orientada a hacer predicciones sobre resultados futuros con base en datos históricos y técnicas analíticas. Minitab ofrece una variedad de técnicas estadísticas (incluyendo minería de datos, aprendizaje de máquina y modelado predictivo) para indicar lo que ocurrirá en el futuro. El modelado de regresión es una de las herramientas más populares en lo que respecta a la analítica predictiva, y a menudo la primera incursión de muchos profesionales en este ámbito.

Para las personas con conocimientos más avanzados de estadística, ofrecemos herramientas de ciencia de datos y un módulo de analítica predictiva más avanzada.

Si se toma en serio el aprovechar la analítica predictiva para resolver los desafíos cotidianos, entonces ¡potencie su poder analítico con los mejores algoritmos de aprendizaje de máquina! Proporcionan una visión más profunda de sus datos. Además de ofrecer los métodos estadísticos tradicionales, hemos hecho que métodos más avanzados, como los basados en árboles, sean más accesibles para todos.

Lleve sus habilidades de regresión a otro nivel con MARS^® (Splines de regresión adaptativa multivariable) o potencie sus habilidades utilizando nuestros métodos basados en árboles como los Árboles de clasificación y regresión, mejor conocidos como CART^®, Random Forests^® y la potenciación de gradientes, mejor conocida como TreeNet^®. ¿No está seguro de qué método elegir? Confirme fácilmente que está utilizando el mejor modelo predictivo para responder a su pregunta con el aprendizaje de máquina automatizado (Auto-ML). Ideal para quienes se inician en la analítica predictiva y necesitan recomendaciones, así como para los expertos que buscan una segunda opinión.

Minitab lidera el mercado de herramientas de calidad gracias a la amplia gama de potentes herramientas que ofrecemos, la facilidad de uso y la capacitación y educación que brindamos para ayudar a las organizaciones a mejorar de forma continua. Minitab establece el estándar para las herramientas de analítica de la calidad, como el control estadístico de procesos, incluyendo gráficas de control y análisis de capacidad, análisis de sistemas de medición. Además de los métodos estadísticos utilizados comúnmente en la mejora de la calidad, Minitab también ofrece herramientas de tormenta de ideas y análisis FMEA.

Probablemente sepa que el diseño de experimentos (DOE) es la manera más eficiente de optimizar y mejorar su proceso. Sin embargo, a muchos de nosotros nos parece intimidante la técnica de DOE, especialmente si no es una herramienta que usamos con frecuencia. ¿Cómo seleccionar un diseño apropiado y asegurarse de tener el número correcto de factores y niveles? Y después de haber recopilado los datos, ¿cómo escoger el modelo adecuado para el análisis? Una manera de comenzar a trabajar con DOE es el Asistente de Minitab Statistical Software.

En casos como cuando los equipos fallan, la culpa sería de los fabricantes de equipos originales (OEM). Estos OEM deben hallar rápidamente la causa raíz y determinar el riesgo para los demás vehículos que siguen funcionando en campo, con el fin de poder predecir cuántos vehículos más retornarán con el mismo problema o seguirán funcionando sin ningún problema (también denominados “sobrevivientes”). Al final, si el riesgo es lo suficientemente alto, podría ser necesaria una llamada a revisión de los vehículos en ese mercado. Conozca cómo una empresa predijo y evitó fallas en sus productos.

Para modelar el análisis de series de tiempo, se requieren diferentes métodos y comparaciones de modelos. Compruebe siempre las mediciones de exactitud para ver qué modelo minimiza los errores. También es una buena práctica hacer predicciones con los datos que ya se han recogido para confirmar el modelo de mejor ajuste, antes de hacer predicciones con datos no observados. Más información en este blog.

Las simulaciones Monte Carlo han recorrido un largo camino desde que se aplicaron inicialmente en la década de 1940, cuando los científicos que trabajaban en la bomba atómica calcularon las probabilidades de que un átomo de uranio en fisión provocara una reacción de fisión en otro. Actualmente, con el uso de las soluciones de Minitab, puede simular toda la gama de posibles resultados para ayudar en la toma de decisiones, pronosticar resultados financieros o estimar los plazos de los proyectos, comprender la variabilidad de un proceso o sistema, o gestionar el riesgo al entender las relaciones costo/beneficio.