Minitab ile veriden istatistiksel kanıt üret
Minitab ile istatistiksel veri analizi: tanımlayıcı istatistik ve grafikler, normallik, hipotez testleri (t, ANOVA, ki-kare), regresyon, deney tasarımı (DOE), kontrol grafikleri, süreç yeterliliği ve Gage R&R işlenir.
Hipotez testleri, regresyon, DOE ve SPC
Bu orta seviye eğitim, Minitab ile istatistiksel veri analizini kapsar. Veri içe alma ve düzenleme; tanımlayıcı istatistik ve grafikler (histogram, boxplot, Pareto); normallik testi ve veri dönüşümü; hipotez testleri (t-testi, ANOVA, ki-kare, oranlar); korelasyon ve regresyon (basit, çoklu, lojistik); deney tasarımı (DOE: faktöriyel tasarım, yanıt yüzeyi); istatistiksel süreç kontrolü (kontrol grafikleri: I-MR, Xbar-R) ve süreç yeterliliği (Cp, Cpk); ölçüm sistemi analizi (Gage R&R) ele alınır. Katılımcılar Six Sigma ve kalite projeleri için istatistiksel analiz yürütür.
3 Gün. Her gün dört modül; tanımlayıcı istatistik ve testlerden regresyon, DOE ve SPC'ye ilerlenir.
Orta Seviye — Minitab ile tanımlayıcı istatistik, hipotez testleri, regresyon, DOE ve istatistiksel süreç kontrolü.
Katılımcılar gerçek veri setleri üzerinde Minitab'de analizleri çalıştırıp çıktılarını yorumlayarak öğrenir.
Veriye uygun istatistiksel testi seçip güvenle uygularsınız.
Deney tasarımıyla hangi faktörün sonuca etkili olduğunu kanıtlarsınız.
Kontrol grafikleri ve Cpk ile süreç performansını izlersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Ortalama, standart sapma gibi temel kavramlara aşinalık faydalıdır.
Kurulu bir Minitab (deneme) pratik için gereklidir.
Değişken ve veri tipi (sürekli/kategorik) kavramına aşinalık önerilir.
Kendi süreç/kalite verinizi getirmek faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Tanımlayıcı istatistik ve grafiklerle veriyi keşfedersiniz
Normallik testi ve dönüşümle veri varsayımlarını kontrol edersiniz
t-testi, ANOVA ve ki-kare ile kararları kanıta dayandırırsınız
Basit, çoklu ve lojistik regresyonla ilişki modellersiniz
Deney tasarımıyla etkili faktörleri belirler ve optimize edersiniz
SPC grafikleriyle süreç değişkenliğini izlersiniz
Cp/Cpk ile süreç performansını değerlendirirsiniz
Gage R&R ile ölçüm sisteminizi doğrularsınız
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Kestirimci bakım: sensör özellik mühendisliği, arıza sınıflandırma, kalan faydalı ömür (RUL), anomali tespiti ve maliyet duyarlı değerlendirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Doğrudan pazarlama yanıt modellemesi: yanıt olasılığı, dengesiz sınıf, lift/gain eğrileri, hedef liste optimizasyonu ve kampanya ROI'sini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Satış tahmini ve CLV: satış regresyonu, geçmiş ve kestirimci CLV, BG/NBD ve Gamma-Gamma modelleri, CLV/CAC ve değere dayalı segmentasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
Dengesiz sınıf için SMOTE/ADASYN, SHAP ve LIME ile model açıklama, grid/random/Bayesian hiperparametre ayarı ve sızıntısız pipeline'ı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
BI için boyutsal model: yıldız/kar tanesi şema, olgu-boyut tasarımı, grain, toplanabilirlik, SCD, uyumlu boyut ve bus matrix ile semantik modeli öğrenin.
Detayları Gör →