CART®-Regression für Frachtkosten pro Einheit prognostizieren

Verwenden CART®-Regression Sie komplexe Beziehungen mit mehreren Prädiktoren, um die Frachtkosten pro Einheit vorherzusagen.

Dieses Beispiel gilt fürLieferkette Modul. Weitere Informationen finden Sie unterwww.minitab.com/supply-chain-module.

Beispiel

Die Frachtkosten pro Einheit sind die Gesamtfrachtkosten geteilt durch die Anzahl der versandten Einheiten.

In diesem Frachtkosten/Einheit ($) ist Fehler die Antwortvariable. Ladezeiten, Gewicht, und Staugewicht sind die Grafikvariablen. Produkt, Träger, Abholzeit und Versandvertrag sind die kategorialen Variablen. Die Prädiktoren können möglicherweise Unterschiede bei der Faserfestigkeit erklären.

C1 C2 C3 C4 C5-T C6-T C7-T C8-T
Frachtkosten/Einheit ($) Ladezeiten Gewicht Staugewicht Produkt Träger Abholzeit Versandvertrag
1,38 2 758,7 75,0 Mischen Schneller Versand Gipfel Ja
1,22 4 995,3 82,5 Mischen Globale Lieferung Normal Ja
2,36 8 1150,6 327,6 Aromatisierte Öle Schnell versenden Gipfel Nein
1,75 3 925,1 68,1 Aromatisierte Essige Jetzt versenden Normal Ja

Vorgehensweise

  1. Wählen Sie Lösungen Module > Funktionen > Supply Chain KPIs, und dann Abschießen aus.
  2. Wählen Sie unter Kosten die Option Frachtkosten pro Einheit aus.
  3. Wählen Sie Frachtkosten pro Einheit prognostizieren aus, und klicken Sie dann auf OK.
  4. Wählen Sie CART®-Regression aus, und klicken Sie dann auf OK.
  5. Geben Sie im Feld Antworten die Spalte mit den in der Einheit Daten ein. Die Antwortvariable wird auch als y-Variable bezeichnet.
  6. Geben Sie im Feld Stetige Prädiktoren die Spalten mit numerischen Daten ein, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
  7. Geben Sie im Feld Kategoriale Prädiktoren die kategorialen Klassifikationen oder Gruppenzuweisungen ein, z. B. einen Typ von Rohmaterialien, anhand derer möglicherweise Änderungen der Antwortvariablen erklärt oder prognostiziert werden können. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
  8. Klicken Sie auf OK.
Tipp

Weitere Informationen zu dieser Analyse erhalten Sie im Hilfe Hauptdialogfeld.