客服可视化数据分析 生产型企业ERP软件可以解决企业哪些问题？
生产企业车间面临的问题；
1、盲目生产。
产品的交货日期就在眼前，但材料还没有 t如期到达，导致无法按时送达或选择空运等高成本运输，增加额外费用。
2.职责不清。
看到公司 的好处可以 许多经理不能被提升。;对此我为力。虽然他们整天忙于各个部门的监督，但他们可以 不能找出哪个环节出了问题，这需要大量的时间和精力。
3.库存混乱。
很多工厂的物料名称都不一样。生产部拿着指令去取料，却发现没有这个料，而我没有 我不知道已经囤积了许多股票。库存统计不清，买家无法及时了解准确的库存信息，从而形成恶性循环。
4.数据很复杂。
以采购为例，采购经理每月需要将每个采购员的数据输入
数据分析目的1:分类
检查分类未知或暂时未知的数据，以预测数据属于哪个类别或类别。与always一起使用通过知道分类的相似数据来学习分类规则，然后将这些规则应用于未知的分类数据。
数据分析目的2:预测
预测是指对数值连续变量而不是分类变量的预测。
数据分析目的3:关联规则和推荐系统
关联规则或关联分析是指在包等大型数据库中寻找通用的关联模式。
在线推荐系统使用协同过滤算法，这是一种基于给定的历史购买行为、评级、浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或甚至其他用户 购买历史。协同过滤可以产生 "可以在购买时购买的东西在单个用户级别。因此，在许多推荐系统中使用协同过滤来为具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。
数据分析目的4:预测分析
预测分析包括分类、预测、关联规则、协同过滤和模式识别(聚类)等方法。
数据分析目标5:数据缩减和降维
当变量的数量有限并且大量样本数据可以被分类到相似的组中时，数据挖掘算法的性能通常会得到提高。减少变量的数量通常被称为 "降维与降维。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性、可管理性和可解释性。
数据分析目的6:数据探索和可视化
数据探索的目的是了解数据的整体情况，检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览被称为 "数据可视化及应用or "视觉分析与设计。对于数值型变量，可以用直方图、箱线图、散点图来了解其值的分布，检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。
数据分析目的7:监督学习和非监督学习
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
