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集团自建研发生产中心,打造行业领先的智能食品加工厂,高效支持全球门店、零售平台供应,严控流程确保食品安全,加快连锁餐饮企业数字化转型发展为企业提质增效。
根据以上需求,东阿开始了数据分析和商业智能产品的选型与对比,最终选择与帆软合作,开始了数据分析平台建设。 场景应用 构建多层数据分析 项目采用先总再分的思路进行整体体系规划与开发。
在这个过程中,需要搭建起企业级BI平台,通过对于消费者的用户画像、会员分析等去提升从消费者触达到会员忠诚的高渗透能力。
不过,实际上在供应链分析中,有必要考虑供应商的供应商以及顾客的顾客,因为它们对供应链的业绩也是有影响的。
如果要问数据分析需求最多的行业是什么?那一定是零售业。作为数据分析师,最担心的就是分析报告没有价值,那老李今天就来给大家分享一下零售业数据指标使用的技巧和方法。
新零售采用了多种技术手段,如人工智能、大数据分析、物联网等,通过数据采集、数据分析等手段,优化商品库存管理、物流配送、售后服务等各个环节,提高了供应链的效率,降低了成本。
制造业数据看板: 生产进度监控、设备效率分析和供应链管理看板有助于制造业优化生产流程,提高设备利用率,降低生产成本,实现高效生产。
工业大数据分析实践的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业智能化生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据分析实践在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
2.灵活的数据查询与分析 数据仓库提供了快速、灵活的数据查询和分析功能,使决策者能够进行多维数据分析、数据挖掘和业务报表等操作。
工业数据处理速度需求多样,生产现场级要求分析时限达到毫秒级,管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。
管理场景 本项目是在完成集团人力资源系统、财务系统、供应链系统、资金系统和办公平台的基础上,对五个系统的数据进行经营指标分析。建立财务经营指标分析、人力资源结构分析和生产经营情况分析等。
各个供应链环节产生的大量数据需要被捕捉、整合和分析,以便制造企业更好地理解整个供应链运作。
如何计算某个供应商在所有供应商供应金额中的占比
查询供应商中能够供应的产品样数第二多的供应商
点10月这个供应商,跳转出来的就只有10月他供应的客户。目前出来的结果是全部的
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