测量系统分析是任何质量改进过程的重要分量。使用控制图、能力分析或其他分析之前请评估测量系统，以证明您的测量系统是既准确又精确的，您的数据是可靠的。测量系统分析是用于确定测量系统是否是可接受的测量系统的方法。对于连续响应变量，使用测量系统分析可确定来自测量系统的总变异数。对于属性响应变量，使用测量系统可评估检验员的一致性和准确性。

可帮助您评估产品改进情况：为产品（具有连续数据）的一个质量特征创建六个过程能力报表；生成单个产品的基准统计量，或者将多个产品特征的测量值组合成一项产品能力，或将多个产品的测量值组合成一种“企业能力”。该工具主要用于离散数据或属性数据，但也可用于积累离散数据和连续数据；可帮助您建立装配过程中每个元件的公差，使整个装配过程更易于执行其规格。

借助Minitab的供应链模块解决供应链方面的难题，该模块是我们为供应链专业人员设计的引导式数据分析工具。直观提示、统计指导和支持页面是专为供应链专业人员编写的，使用他们熟悉的术语，以使他们可以专注于改进关键绩效指标(KPI)，如周期时间、库存、交付、质量、盈利和成本，而无需担心要使用哪种分析。

样本含量是试验设计中重复性原则的体现，是试验设计中研究工作者须重点考虑的问题，直接关系着研究工作的规模大小，涉及研究工作经费、人力物力和时间的安排。一般来说，样本含量过少，所得指标不够稳定，试验结果缺少可靠性，结论缺乏充分依据;样本含量过大，则会增加实际研究的难度，延长研究周期，亦造成时间、人力、经济上不必要的费。因此，在保证研究结论具有一定可靠性的条件下，对样本含量进行合理估算，确定最少的试验单位数尤为重要；借助Minitab 的样本数量模块，以前所未有的速度和易用性估算您所需的样本数量。

Minitab 的预测分析模块由多个专利方法构成，分类和回归树(CART®)、原始Random Forests®（由诸多决策树构成的分类算法）以及Minitab 自己的梯度推进方法TreeNet® 等等都包含其中。Minitab 的预测分析模块凸显了我们协助各组织加速其转型的承诺。我们打造易用、易懂的高级机器学习方法，为的就是让全球各地的公司能够发挥这些方法的能力来解决复杂问题，以质量、速度和简洁程度均远超以往的方式预测结果。如果您对预测分析感兴趣请与我们联系，也可以持续关注后续内容的分享。

借助Minitab 的保险行业模块解决保险行业中的难题，该模块是我们为保险行业专业人员设计的引导式数据分析工具。Minitab 始终以保险行业专业人员为本，其保险行业模块为解决常见的保险行业挑战提供了引导数据分析。改变您的重点，以改善诸如理赔时间、每位投保人的收入和索赔率等关键绩效指标（KPI），而无需担心需要使用哪种分析。

使用Minitab 的客户联络中心模块解决客户服务领域的难题，该模块是我们为客户联络中心专业人员设计的引导式数据分析工具。直观提示、统计指导和支持页面是专为客户联系中心专业人员编写的，使用他们熟悉的术语，以使他们可以专注于改进关键绩效指标(KPI)，如服务级别、利用率和成本、工单量、时间管理、工单解决方案和客户满意度，而无需担心要使用哪种分析。

借助Minitab 的医疗保健模块，发挥数据分析的力量，解决医疗保健领域的难题。Minitab 始终以医疗保健专业人员为本，其医疗保健模块以常用且易于理解的医疗保健术语提供了引导数据分析。改变您的重点，以改善诸如等待时间、成本、利用率、患者安全和患者满意度等关键业绩指标（KPI），而无需担心需要使用哪种分析。