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【為什麼我們要挑選這則新聞】隨著個人、企業轉向追求 AI 人工智慧、機器學習所帶來的效益,不少熟悉統計分析、基礎資料分析的用戶,也想跨足到預測分析、機器學習的進階領域,Minitab 具備了什麼功能,可以幫助用戶打破這一道高牆,讓機器學習導入應用更為順暢? (責任編輯:徐宇儂)

在數位化時代,我們透過預測分析建模、人工智慧研究實現尖端領域以及商業應用的速度正在不斷加快,而隨著通用性、使用者介面和語義等方面有所優化,使用者上手也變得更加容易。

不過,熱衷於運用統計軟體的用戶,其實經常面臨一個難題 — 他們無法或是不習慣在純文字編碼的 Python 或 R 中進行互動,此外,在網路上尋找免費的開源程式碼,似乎也不是一個理想的做法,無法精準解決用戶對於進階分析的需求。

Minitab 不只可用於一般統計分析,還可實現更進階的機器學習

用戶期待的是簡單、但一樣能實現強大分析的介面,同時他們也需要一個值得信賴的品牌,這正是 Minitab 足以改變市場遊戲規則的原因:讓每個人都可以輕而易舉的執行機器學習

Minitab 作為專業統計分析巨頭已有 50 年經驗,如今,用戶不需要妥協即可進行進階分析,從統計分析、預測分析到機器學習一路包辦。

多年來 Minitab 把領先全球的資料蒐集、處理、視覺化和分析工具帶給大眾,最近更克服了將「資料科學」交到專業商業人士手中的這一大挑戰,幫助市場跨越過往常見的導入門檻。

獲得市場廣泛接受、越來越多企業願意佈署,一大原因也在於 Minitab 產品組合都極為重視實用性和商業成果。

非資料科學專家一樣也能上手,Minitab 怎麼幫助企業決策者?

對於負責優化商業流程或營運狀態的決策者而言,存取資料和運用資料實現明確目標的能力尤其重要。

現今許多企業組織的命脈,即是在於「資訊」,充分利用資訊來檢查過去、現在、以及未來可能發生什麼,可以為企業的長期策略降低成本、增加收益,也有助於採取更有效、更即時的行動。

數學和統計學中常用的變數和預測因素 — 對於企業主管來說,等於是資料來源、結果和成果指標,雖然措辭不盡然相同,但基本上所需的資料處理和分析過程仍然相同。雖然「機器學習」這個名詞經常讓人覺得艱澀、有挑戰性,不過機器學習所指的只是從資料中學習的過程,實際上也就是資料分析的一種

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根據 Gartner Peer Insights,Minitab 是評價最高的資料整合工具。使用 Minitab 作為資料運作的核心,可以透過包含的連結器立即「隨插即用」,並存取大量資料來源,這些連結器允許公司藉由網路和雲端存取資料集、儲存庫和應用程式。

結合運用 Minitab 資料分析平台的統計核心功能,專業人員就可以利用任何組織中所產生的存檔資訊和即時資料流來瞭解他們資料的全面概況。資料經過清理、轉換和呈現,能為預測分析建模和洞悉現有工作流程奠定更佳的基礎。

當企業開始觸及他們所擁有的資料資源表層時,事件和變數之間原先的隱藏關係就會轉為清晰,潛在的重要因素會浮出水面,視覺關聯與其他相關性也會出現,以上所獲得的見解,可以幫助資料專家、甚至業務主管確定如何最佳實現公司目標。

對於像業務主和非資料科學家的用戶來說,Minitab 所呈現的視覺化語言,可以清楚點出相關作用中的各種因素,以及幫助建立預測結果,在安全建模環境下,給予企業進一步的優化提議

各垂直領域、場景都能套入使用 AI 和機器學習,優化商業流程

整合了雲端及本地應用程式和服務,Minitab 可安裝於本機,現在也已可作為 SaaS 方案提供,讓用戶隨時隨地透過網路存取使用。

Minitab 產品組合的美妙之處,在於其設計是套用在現實場景中。平台的開放性和使用者介面代表著它可以用於多種垂直領域和意想不到的實際案例,例如,製造商 Tate & Lyle 使用 AI 人工智慧技術並繪製了數千個變數,改進其甜味劑的一致性,獲得更好的顧客滿意度。往往在人們最意想不到之處,Minitab 強大的統計力量正在創造改變。

越來越多行業中的企業組織,正在佈署先進分析的建模、分析和機器學習演算法,用以改善數千種應用情境中的結果。曾經一度,這種統計分析只見於金融、高端醫學研究和製藥領域,但如今這樣的技術應用已逐漸遍及我們的生活,從生活、工作的每一處做出真正有意義的差異。

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