Clasificación CART®

Este ejemplo se aplica al Módulo de cadena de suministro. Para obtener más información, vaya a www.minitab.com/supply-chain-module.

Predecir la tasa de pedidos perfectos entregados

Utilícelo Clasificación CART® para usar relaciones complejas con múltiples predictores para predecir la tasa de entrega de pedidos perfecta.

Ejemplo

La tasa de entrega de pedidos perfecta es la proporción de pedidos que están libres de errores de principio a fin.

En esta hoja de trabajo, Estado del pedido es la respuesta. El evento de respuesta es Sin errores. Número de artículos es un predictor continuo, y Región es un predictor categórico.

C1-T	C2	C3-T	C4-T	C5-T
`Estado del pedido`	`Número de artículos`	`Región`	`Portador`	`Clase de carga`
Sin errores	5	Noroeste	Envío rápido	Superclase 125
Sin errores	4	Noroeste	Entrega global	Superclase 100
Error	2	MedioOeste	Envíalo rápido	Superclase 175
Error	1	MedioOeste	Enviar ahora	Superclase 100

Cómo hacerlo

Elija Módulos de soluciones > Funciones > KPIs de la cadena de suministro y, a continuación, seleccione Lanzar.
En Calidad, seleccione Tasa de pedidos perfectos entregados.
Seleccione Predecir la tasa de pedidos perfectos entregados, luego haga clic en Aceptar.
Seleccione Clasificación CART®, luego haga clic en Aceptar.
En Respuesta, ingrese la Variables binarias que contiene los datos numéricos. Las variables binarias son variables categóricas que tienen dos niveles posibles, como aprobado/rechazado o verdadero/falso. La respuesta también se denomina variable Y.
En Response event, seleccione el valor que representa una factura no pagada.
En Predictores continuos, ingrese las variables continuas que pueden explicar o predecir si el paciente tuvo un reingreso. Los predictores también se denominan variables X.
En Predictores categóricos, ingrese las variables categórica que pueden explicar o predecir si el paciente tuvo un reingreso. Los predictores también se denominan variables X.
Haga clic en Aceptar.

Sugerencia

Para obtener más información acerca de este análisis, haga clic en Ayuda en el cuadro de diálogo principal.