2021年4月22日
用户为王的“人、货、场”时代下，零售行业指标体系建设白皮书
摘要： 从传统的线下零售（百货商店-连锁商店-超级市场），到前几年火热的线上电商零售（综合、垂直电商-社交电商），再到这几年线上线下结合的新零售模式，零售行业的运营模式发生了巨大的变化。 大数据时代下的零售行业，面对众多的顾客和复杂多变的市场需求，要想及时适应市场变化，掌握市场动态，就需要对零售各个环节的数 阅读全文
posted @ 2021-04-22 14:16 思迈特SmartBI 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
思迈特软件Smartbi：数据决策是什么？为什么要进行数据决策？
摘要： 一、什么是数据决策？ 广义上讲，数据决策系统是企业的信息系统，用来支持各部门的数据分析需求，对数据进行深度挖掘，发现潜在价值与风险。企业建设了数据辅助决策系统，可以大大提升了IT辅助决策的能力，降低了企业运营和沟通成本。 二、数据决策对企业而言有何重要意义？ 数据在决策中的重要性在于一致性和持续增长 阅读全文
posted @ 2021-04-22 11:37 思迈特SmartBI 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
数据清洗的主要类型及步骤
摘要： 一、数据清洗的定义 数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。 二、数据清洗的主要类型 1、残缺数据 阅读全文
posted @ 2021-04-22 11:32 思迈特SmartBI 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
数据清洗的主要类型及步骤
摘要： 一、数据清洗的定义 数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。 二、数据清洗的主要类型 1、残缺数据 阅读全文
posted @ 2021-04-22 11:19 思迈特SmartBI 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)