Visualizaciones que crean impacto: Vea las novedades de Minitab Statistical Software

Visualizaciones que Crean
Impacto:
Vea las Novedades de
Minitab Statistical Software

© 2020 Minitab, LLC.
AGENDA GENERAL
Introducción a Minitab
Visualizaciones que Crean Impacto:
Vea las Novedades de Minitab Statistical Software
Preguntas en Vivo con Marlyn Wheatley
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Preguntas
2
Marilyn Wheatley
Arquitecta de
Soluciones de
Minitab

Nuestro enfoque: Más que analítica empresarial... analítica de soluciones
Software
Servicios
Capacitación
Aprenda de primera mano asistiendo
a cursos públicos o personalizados
en sus instalaciones, según sus
necesidades.
Consultoría
estadística
Ayuda personalizada con los desafíos
estadísticos, desde recopilar los datos
correctos hasta interpretar el análisis,
y más.
Soporte
Asistencia con la instalación,
implementación, actualizaciones
de versiones y administración
de licencias.
Domine la
estadística y Minitab
en cualquier lugar
con la capacitación
en línea.
Software de
aprendizaje de
máquina y
analítica
predictiva.
Inicie, monitoree,
administre y ejecute
proyectos de mejora
en tiempo real.
Un potente
software de
estadística que
todos pueden
usar.
Análisis de
datos
Modelado
predictivo
Herramientas visuales
de negocio
Supervisión
de proyectos
3
Herramientas
visuales para lograr la
excelencia en los
procesos y productos.
Capacitación
en línea
La analítica de soluciones es nuestro enfoque integrado para proporcionar software y servicios que permitan a las organizaciones tomar mejores decisiones que
impulsen la excelencia empresarial.
Transformación
de los datos
Acceso a los datos,
automatización y
control para obtener
información integral.

4
Las Soluciones de Analítica es nuestro enfoque
integrado para permitir que las organizaciones tomen
mejores decisiones que impulsen la excelencia
empresarial.
Software y servicios utilizados por más del 85% de las empresas Fortune 500

5
Minitab Statistical Software ofrece visualizaciones, análisis
estadístico, análisis predictivo y análisis de mejora para
permitir una toma de decisiones basada en datos.
Todos los miembros de una organización,
independientemente de sus conocimientos
estadísticos, son competentes cuando tienen
acceso a herramientas de análisis fáciles de usar.

Marilyn ha estado con Minitab desde el
2010, apoyando a clientes en español,
portugués e inglés con dudas sobre el
uso de Minitab, estadísticas y mejora de
procesos. Marilyn recibió su Six Sigma
Black Belt de la Universidad Estatal de
Arizona en el 2016.
Conozca al presentador:
Marilyn
Wheatley
Arquitecta de Soluciones de Minitab

What’s new in Minitab 20.1

▪ Nuevo: Informe / Reporte
Contenido
► Mejoras en la interfaz
▪ Selección múltiple en el Navegador
► Métodos estadísticos
▪ Selección de modelo para los árboles de
clasificación y regresión
▪ Validación del modelo para la regresión logística
binaria y la regresión de Poisson
► Visualizaciones
▪ Actualización: Gráfica de variabilidad
▪ Nuevo: Gráficas de coordenadas paralelas
▪ Nuevo: Gráfica de dispersión dividida en clases
▪ Nuevo: Mapa de calor
▪ Extensión de la plataforma
Minitab Statistical Software ahora disponible en
la nube a través de la nueva aplicación web

Mejoras en la interfaz: Selección Múltiple en el Navegador
Mejora:
Posibilidad de seleccionar múltiples elementos en el
Navegador que se introdujo en Minitab 19.1.
Beneficio para el usuario:
Poder seleccionar un rango de resultados facilita el trabajo
a los usuarios que necesitan eliminar o enviar desde el
Navegador.
Resumen:
Esta mejora, una de las principales sugerencias de los
usuarios, hace que sea mucho más fácil eliminar o enviar
múltiples elementos desde el Navegador.
Click to add text

Datos
Análitica
Ideas
accionables

CART (Classification and Regression Trees)
► Aprendizaje automático basado en árboles
► Construye modelos de clasificación y regresión
en forma de estructura de árbol
► Disponible para objetivos (target) continuos,
binarios o multinomiales
► Ideal para grandes conjuntos de datos de
observación
► Ofrece selección automática de variables
► La salida es fácil de interpretar
(Arboles de Clasificación y Regresión)

Mejor selección de modelo para los árboles de clasificación y regresión
Mejora:
Al evaluar modelos alternativos, los usuarios
ahora tienen una vista integral del árbol de
decisión, la gráfica de sedimentación y los
detalles de los nodos.
Los usuarios pueden ver el árbol de decisión y
los detalles de los modelos y los nodos en una
sola vista, lo que hace que la selección de
modelos alternativos sea más fácil que nunca.
Resumen:
Cuando los usuarios eligen ver un árbol
alternativo, una sola vista les proporciona
información detallada de todos los modelos
posibles
Navegador de Gráfica de Sedimentación
DetallesVista del Árbol

VALIDACIÓN DE MODELO
Asegúrese de que sus modelos se ajusten bien

Validación
Los datos generalmente se dividen en dos sub conjuntos:
► Training (entrenamiento o aprendizaje) son los datos que se utilizan
para crear el modelo y estimar los coeficientes del modelo
► Test (prueba) son los datos que se utilizan para evaluar el rendimiento
del modelo. Estos datos se usan para producir valores ajustados, que
luego se comparan con las respuestas observadas correspondientes en
los datos de prueba para evaluar la capacidad predictiva del modelo.

Validación: Refuerza a los predictores
► Una evaluación de la “bondad” de un modelo con los mismos datos que se usaron para ajustar el modelo
puede resultar en un sobreajuste, y los modelos sobre ajustados no predicen bien.
► La validación es una evaluación honesta de que tan bien el modelo se ajustara a nuevos datos.
Modelo con Datos Ajustados El Mismo Modelo con Datos Nuevos

Validación del modelo en la regresión logística binaria y en la regresión
de Poisson
Mejora:
La validación del modelo ahora está disponible
en Regresión logística binaria y Regresión de
Poisson.
La validación es el proceso de evaluar un
modelo entrenado con un conjunto de datos de
prueba. Esta característica facilita a los
usuarios la creación de modelos útiles.
Resumen: La validación evita el sobreajuste
del modelo, que es un aspecto importante en el
aprendizaje de máquina. Esta característica
ahora está disponible en el menú Analítica
predictiva y dentro de Estadísticas-Regresión,
Estadísticas-Regresión, Estadísticas-
Regresión logística binaria y Estadísticas-
Regresión de Poisson

Visualizaciones: Gráfica de Variabilidad
Mejora:
Se agregaron dos mejoras a la gráfica que se introdujo en
Minitab 19.2:
1. La posibilidad de especificar múltiples variables de
respuesta para un conjunto determinado de factores;
esto da como resultado multiples gráficas, una para
cada respuesta.
2. La posibilidad de destacar observaciones individuales.
Es muy fácil crear múltiples gráficas de variabilidad con un
solo clic. Además, es más fácil explorar los datos con la
capacidad añadida de destacar observaciones individuales.
Resumen:
El cuadro de diálogo Gráfica de variabilidad ahora puede
admitir múltiples respuestas, y se puede usar el destacado
de puntos al interactuar con la gráfica.

Nuevas Visualizaciones: Gráfica de Coordenadas Paralelas
Adición:
Una gráfica de coordenadas paralelas es
una gráfica que muestra datos numéricos
multivariados, lo que facilita la visualización
de múltiples dimensiones.
Las gráficas paralelas representan datos
de muchas dimensiones como una
visualización bidimensional. Los datos se
representan en forma de una línea, lo que
facilita la visualización de tendencias.
Resumen:
La gráfica de coordenadas paralelas es una
forma eficiente de visualizar datos
multidimensionales y multivariados.

Nuevas Visualizaciones: Gráfica de dispersión dividida en clases
Adición:
Una gráfica de dispersión dividida en clases es un
recurso visual para mostrar la relación entre dos variables
continuas cuando el conjunto de datos contiene muchas
observaciones. El gradiente se puede definir por
frecuencia de observación o por la media de otra variable.
Usar un gradiente para diferenciar la densidad de los
datos en una gráfica de dispersión facilita
la comunicación de información a los usuarios. Los
usuarios también pueden definir el gradiente como un
promedio de otra variable, lo que proporciona flexibilidad
adicional para la visualización.
Resumen:
Las gráficas de dispersión divididas en clases crean
visualizaciones significativas cuando se muestra
información para grandes conjuntos de datos.

Nuevas Visualizaciones: Mapa de Calor
Mejora:
Un mapa de calor es un recurso visual para
mostrar el impacto de múltiples variables
categóricas en una métrica. Las múltiples variables
categóricas se visualizan en un diseño de tabla con
un gradiente para mostrar una función de una
métrica (p. ej., porcentaje de defectos, calificación
promedio de satisfacción del cliente).
Los mapas de calor identifican áreas de interés.
Pueden descubrir rápidamente escenarios que
conducen a valores altos o bajos.
Resumen:
Los mapas de calor se encuentran en el menú
Gráfica, entre las gráficas de barras y circular.
Cuando se tiene un gran número de niveles de
factor, pueden ser más fáciles que una gráfica de
barras para comunicar áreas que son diferentes.

Nuevo: Informe / Reporte
Adición:
Un informe dentro de un proyecto de Minitab.
Permite crear y ver informes directamente
dentro del archivo de proyecto de Minitab,
lo que facilita la organización de los
resultados. Los informes son
personalizables y admiten la agregación y
curación de tablas y gráficas de Minitab con
vínculos activos. Los usuarios
también pueden agregar anotaciones a un
informe.
Resumen:
Los informes se pueden crear fácilmente
dentro de los proyectos de Minitab y se
descubren fácilmente en el Navegador. Con
un solo clic, los usuarios pueden enviar a
Microsoft Word, Microsoft PowerPoint,
Companion by Minitab o
Minitab Workspace.

• Acceda desde casi cualquier dispositivo
• Disponible tanto en nuestra aplicación de
escritorio como en nuestra nueva aplicación web
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• Acceda y almacene desde Google DriveTM,
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