如何实现MES系统的报表分析管理？Smartbi SpreadSheet电子表格软件自发布以来，我们一直关注着用户的诉求，也在不断地对产品进行改进和优化，确保产品能够持续满足用户需求。经过一段时间的努力，产品在各方面都有了明显的改进，接下来，让我们一起来看下都有哪些重磅更新。此前社区麦学堂中的视频课只有功能操作的教学课程，现在增加了“入门到精通”（1-4年级）和“场景教学”两个新的系列，帮助用户循

想像阅读书本一样阅读数据流？这只有在电影中才有可能发生。 在现实世界中，企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时，以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望，大数据可视化工具应该具备这些特征：1.能够处理不同种类型的传入数据2.能够应用不同种类的过滤器来调整结果3.能够在分析过程中与

为什么需要电子表格国内目前的同类产品中都有报表工具，这些工具大部分都有一个类似Excel的操作界面：单元格、快捷键、工具栏等典型设计工具要求。这些工具要么需要有专业的背景，或者专业的工程师提供支持，要么学习成本高，调整报表样式十分麻烦。作为报表开发人员而言，花费大量时间去学习一个新工具是一件非常苦恼的事情，我们能否直接把excel作为报表设计的工具呢？基于这个思路，诞生了我们的Spreadshee

​如今的企业都在选择开源报表引擎，提升企业信息化的水平。报表引擎是报表工具软件的最重要的部分，报表引擎效率是衡量报表工具的重要指标，它为报表工具软件提供各项服务，控制运行流程，使报表展示灵活多变。报表引擎带来的好处1、分离报表实际业务数据和展现形式，只需准备源数据，后续数据展现工作由报表引擎来完成。比如一些小计行，字段合并，大小写等都不应该写在SQL语句中2、采用多源分片和动态格间计算技术能够高效

数据挖掘的概念及特点数据挖掘指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。数据挖掘的基本步骤。数据挖掘通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要

01什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以NLP体现了人工智能的最高任务与境界。也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算

在海量数据中提取有用的数据对用户进行了分析,通过数据可视化和聚类分析的深入研究结合可视化技术和数据挖掘技术,Java平台开发可视化数据挖掘系统,三维散点图的数据挖掘结果,允许用户可视化地查看整个数据集并分析同一对象的属性值和每个属性的分布情况，有效地表达数据挖掘结果之间的关系，这就是可视化数据挖掘工具的设计与实现。从复杂数据中挖掘有用信息已成为计算机图形学、数据挖掘、模式识别、统计、数据仓库等诸多

​2019年10月31日思迈特软件官方宣布完成1.25亿B轮融资，同时也完成V9的广州、北京、上海三场发布会！Smartbi作为思迈特软件倾力打造的一站式大数据分析和商业智能产品，已经走过8个版本，目前V9已是亮点纷呈，本期小麦就先为大家一探究竟吧。文不如图，小麦先把我自己最喜欢的新特性“秀出来”！（右侧词云为自助仪表盘的新特性概览）全新改版的一体化数据挖掘Smartbi Mining 在V9进行

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘的常用方法我给大家整理了一下：1、数据挖掘的分析方法——决策树法决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。

一、什么是数据挖掘数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息，然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢？实际上，数据挖掘就是智能化的数据分析，它们的目标都是一样的。但是，又有很大的区别。 传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系，数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样，传统的数据分..