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CART® 回归 对于 预测每单位供应链成本

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用于 CART® 回归 将复杂关系与多个预测变量结合使用，以预测每单位供应链成本。

此示例适用于 供应链模块。有关更多信息，请转到www.minitab.com/supply-chain-module。

示例

每单位供应链成本等于供应链总成本除以售出的单位数量。

在此工作表中，供应链成本/单位（美元） 缺陷品是响应值。促销、 发票准确性、和 过时项目数 是连续变量。产品、 自动采购订单、 船运和 运输合同 是类别变量。预测变量可以解释每个单位供应链成本的差异。

C1 C2 C3 C4 C5-T C6-T C7-T C8-T
供应链成本/单位（美元） 促销 发票准确性 过时项目数 产品 自动采购订单 船运 运输合同
3.90 4 0.84 1500 拼图 否 部分卡车 是
2.56 1 0.89 675 钻 是 整车 是
4.70 6 0.93 2075 拼图 否 部分卡车 否
3.49 6 0.89 438 钻 否 包裹 是

操作步骤

  1. 选择 解决方案 模块 > 功能 > 供应链 KPI，然后选择 启动。
  2. 在 成本 下，选择 每单位供应链成本。
  3. 选择 预测每单位供应链成本，单击 确定。
  4. 选择 CART® 回归，单击 确定。
  5. 在 响应中，输入包含每单位供应链成本数据的列。 响应变量又称为 Y 变量。
  6. 在 连续预测变量 中，输入多列可以解释或预测响应变量变化的数字数据。 预测变量又称为 X 变量。
  7. 在 类别预测变量 中，输入可能解释或预测响应变量变化的类别分类或组分配，例如，原材料类型。 预测变量又称为 X 变量。
  8. 单击 确定。
提示

有关此分析的更多信息，请单击 帮助 主对话框。

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