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企业数字化转型的数据治理概述
Classhed
在今天,数字化生产已逐步成为普遍商业模式
数字化生产模式:以数据为处理对象,以ICT平台为生产工具,以软件为载体,以服务为目的的生产过程
平台2
平台2
数据处理
数据分析
收入
6提供
服务
平台3
开发
部署
服务
平台1
接触客户
获取数据
3需求
应用
5
加工
2
筛选
4
初始数据
智能终端
机会
①
商业循环:数据变机会、机会变服务、服务变收入
ICT:InformationandCommunicationTechnologies信息与通讯科技
Clasifed
人工智能销售预测模型的建立
数据要准确考量数据特性
预测目标计算资源业务需求
模型的评估和调优;交叉验证、超参数调整
Classhed
人工智能销售预测模型的建立
1.传统时间序列分析-纪要历史数据来预测未来趋势
自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)季节性自回归移
动平均
2.机器学习模型线性回归
决策树、随机森林(处理非线性关系)
3.深度学习模型
循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)
4.混合模型
Clasifed
数字化转型的核心:“业务优化”和“业务转型”
Digital
DigitalBusinessStrategy
DigitalBusinessOptimizationDigitalBusinessTransformation
BetterCustomerExperience
AddsSignificantValuc
Model
思
Improved
ProductivityandExistingRevenue
DigitalBusincssOptimizationWithoutChangingBusiness
Net-NewRevenue
ProductandServices
KPIsforNewRevenueandModels
NewBusinessModels
Classhed
数据分析
1.提出问题·为什么要分析·哪些分析指标·得到什么结果·需要哪些数据
1.提出问题
·为什么要分析·哪些分析指标·得到什么结果·需要哪些数据
2.理解数据
·数据量 数据类型·数据内容
·数据属性
数隔清选
集中
列名重命名缺失数据处理数据类型转换数据排序
·异常值处理
4.构建模型
·E-R图
·描述数据·组织数据
·对数据进行操作
·描述数据库类型和属性
5.数据可视化
·将数据转换成图或表,以更直观的方式展现和呈现数据
2e
Clasifed
E-R图(实体关系图)
产品(产品号,产品名,型号)
产品(产品号,产品名,型号)
供应商(供应商号,供应商,地址)零件(零件号,零件名,单价)
供应(供应商号,零件号,产品号,数量
供应商名
供应商名
供应商及
供应商
m
供应
n
数量
温
品
零件
件多
件
地址
型号
单价
产品
P
ER图是一种描述现实世界的概念模型的方法,用来表示实体,属性和联系
Classhed
数据可视化
表格:由行和列组成,用于比较变量。表格以结构化方式展示大量信息。
饼图和堆积条形图:这些图形分成多个部分来表示一个整体的不同部分。它们提供了一种简单的方法来组织数据并比较组件的大小。
线形图和面积图:这些视觉显示通过绘制一段时间内的一系列数据点,来展示一个或多个数量的变化。
线形图利用线条展示这些变化,而面积图用线段将数据点连接起来,然后将变量堆叠起来,并用颜色区分不同的变量。
直方图:该图形使用条形图绘制数据分布(条形之间没有间隔),表示属于特定范围的数据数量。这种视觉表示使终端用户容易识别给定数据集内的异常值。
散点图:这些视觉表示对于揭示两个变量的关系十分有用,通常用于回归数据分析。但是,有时可能会与气泡图混淆,气泡图用于通过x轴、y轴和气泡大小来呈现三个变量。
热图:这些图形显示有助于按位置呈现行为数据。位置可能是地图上的地点,甚至是网页。
树形图:以一组嵌套形状(通常是矩形)展示层级数据。树形图非常适合根据面积大小比较类别比例。
CuisteTheMostValuableTeams
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