運賃請求書の精度を予測のCART® 分類

複数の予測変数との複雑な関係を使用して、運賃請求書の精度を予測するために使用します CART® 分類。

この例は、サプライチェーンモジュールに適用されます。詳細については、www.minitab.com/supply-chain-moduleを参照してください。

例

運賃請求書 (運賃請求書) には、出荷の詳細と出荷の手数料が含まれます。運賃請求書の精度は、正確な運賃請求書の割合です。

このワークシートでは、請求書の正確性 は応答です。応答事象は正確です。重量収入は連続予測変数であり、キャリア、 貨物クラス、 自動請求書子どもはカテゴリ予測変数です。

を選択しソリューションモジュール > 機能 > サプライチェーン KPI、を選択します打ち上げる。
品質で、運賃請求書の精度を選択します。
運賃請求書の精度を予測するを選択し、OKをクリックします。
CART® 分類を選択し、OKをクリックします。
に応答、運賃請求書エラー・データを含むバイナリ変数を入力します。 2値変数は、合格・不合格や真・偽など、2つの水準を持つカテゴリ変数です。応答はY変数とも呼ばれます。
応答事象で、未払いの請求書を表す値を選択します。
連続予測変数に、応答の変化を説明または予測する可能性がある連続変数を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
カテゴリ予測変数に、応答の変化を説明または予測する可能性がある連続変数を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
OKをクリックします。

この解析の詳細については、メインヘルプダイアログボックスをクリックしてください。