您是去年秋天參加了2019 Minitab Insights全球會議的300多位幸運的從業者，數據分析師，統計學家，改善顧問，項目經理，工程師，臨床主管，協調員和質量專家之一嗎？如果您當時沒有加入，請不要擔心-在我們的專家Jenn Atlas的幫助下，您可以知道需要了解的5個主要挑戰和經驗。

機器學習方法是現代問題解決方案組合的重要組成部分

您是否覺得機器學習這個詞最近越來越流行了？ 您不是唯一這么認為的人。

機器學習被定義為算法和統計模型，計算機系統使用它們來使用模式和推理而不是顯式指令來執行特定任務，機器學習已經存在了很多年，但由于數字化現在可提供的大量數據，最近才變得越來越流行和使用。

隨著更多數據的易于獲取，使用原始的問題解決方法可能不再是從業人員解決問題的最快或最有效的方法。這是機器學習方法最有用的地方，因為它們可以更好地處理大量數據，并且最終仍然可以快速快速地為需要解決的問題提供準確的答案。

小數據仍然很重要

我們已經提到存在比以往任何時候都更多的數據，但這將我們引向了下一個要點：您僅僅可以獲取和分析更多的數據，并不意味著您應該這樣做。請記住，在很多情況下，最好使用少量的高質量數據，并且對分析要更加周到，而不是對沒有特定目的的大量數據進行建模和分析。

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測量系統分析始終是關鍵的第一步

盡管測量系統分析似乎不太令人興奮，但2019 Minitab Insights期間的許多會議都強調了其重要性，因為如果沒有適當的驗證，很難證明任何實驗，測量或發現的有效性。

醫療保健卓越運營穩步增長

在醫療保健服務領域，存在巨大的機會來改善患者體驗。高級別的醫療保健似乎有時會遇到與制造業類似的問題，但是這些行業之間存在兩個主要區別：

• 醫療保健通常在于更多地處理政治，流程和人員（以患者的形式），因此錯誤的可能性要小得多，因為癥狀可能會越來越嚴重。
• 與制造業專業人員相比，醫療保健專業人員可以具有不同的技能和思維方式。這些專業人員通常更注重流程，具有更多的人際交往能力，并且缺乏分析背景，因此他們的培訓和改進方法的應用可能與眾不同，也會與制造同行不同。

無論它們之間的差異如何，2019 Insights的許多會議都顯示這兩個行業可以真正成長并相互學習。

結構化的問題解決永遠不會過時

包括全體會議的約翰·阿隆斯（John Aarons）在內的無數演講者都注意到這樣一個事實，即解決問題的團隊一次又一次地確實受益于以下結構化方法，如CRISP-DM，DMAIC，DMADV和SEMMA。

這些方法展示了解決特定問題背后的思想和意圖，并且通常仍然是從組織中的領導者和其他利益相關者那里買進的戰略方法

在2020 Minitab Insights全球會議上，深入探討這些主題，并有機會成為質量，改進和數據分析領域最聰明的人，并與其他行業領導者分享您的知識和經驗！ 2020 Minitab Insights全球會議將會在2020年的9月14日至17日在亞利桑那州斯科茨代爾舉行。

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