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一文讲解数据指标拆解方法

1.为什么要做指标拆解?在日常产品的迭代和运营过程中,我们会接触不同的数据、不同的指标,很多数据指标独立存在的,每个指标都能表示出一些问题,但是最终显示出来的数据比较零散,没有办法串联起来,也没有办法发现全局问题,因为只看一个指标,能发现问题,不能解释问题。拆解指标,能从细节发现问题,进而引发新的思路。无论是汇报还是制定计划,每个公司都需要对未来的趋势进行预测,为了提高预测的准确性,需要把大的指标

#数据库
思迈特软件2023H2商业智能和分析软件市场份额增长速度跃居第一

2019年,思迈特软件首次实现人工智能与数据分析的融合,自主研发的自然语言分析(NLA)技术获得了国家发明专利,并基于NLA实现了对话式分析功能。逆风而上,思迈特软件在市场挑战中依然表现出色。去年,思迈特软件将大模型技术和BI产品深度结合,推出了对话式分析大模型版本,通过AI智能辅助、对话式分析等功能模块,进一步降低了产品的使用难度,提高了用户的交互体验。这些成就不仅彰显了思迈特软件在商业智能和分

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#数据分析#开源软件
智慧医疗BI助你释放医疗大数据潜力

思迈特Smartbi可以帮你释放医疗大数据潜力,下面是Smartbi的智慧医疗BI系统。

#人工智能#大数据
“最强大脑”智慧检务如何落地?最佳智慧检务大数据平台案例!

​前几年,被称为史上最大尺度的正剧《人民的名义》刷爆了各大社交平台。除了剧情、演员之外,剧中检察院使用的黑科技也成为人们热议的话题。其实,在现实中,检察机关也凭借智慧检务开启了检察信息化的新时代。在最高检察院的领导下,大数据技术的应用已成为提高检察监督能力的“助推器”,各地检察院不断在推进大数据与检察监督的深度融合上下功夫、求实效。1、以智慧检务开启检查信息化新时代随着以信息技术为核心的新一轮科技

#大数据#数据分析
什么是数据指标管理,如何建立指标管理体系

然而,要让指标体系高效地发挥作用,让决策者可以持续监控现状、发现问题、分析原因并做出未来决策,我们需要对指标进行清洗整合,进行标准规范化的设计,并且需要一个适合承接落地的平台。我们提供指标体系构建的方法论、提供以指标为核心的ABI平台、提供行业最佳实践等,您可以获得指标体系说明文档、系统指标库、指标模型、监控面板、报表、自助分析等企业数据资产,还可以获得可信统一的数据、高效的开发效率、敏捷的业务决

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#数据分析
掌握电商数据的4个要点,电商平台数据分析其实很简单

从近两年爆火的淘宝网红直播再到抖音由社交到电商的转变,不难看出电商行业迎来了又一次升级,从原来的图文时代升级到了直播时代,从原来的以“货”为中心开始转向以“人”为中心。在电商行业火爆和转型的背后,数据分析工具也是一个关键因素,通过对商品、用户、平台数据的分析,商家就能知道什么样的商品好卖,什么样的人爱买,哪一类的促销活动更受欢迎等等,从而对症下药调整策略,精准营销。如今,各行业都逐渐往数据化方向发

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#数据分析#数据挖掘#big data
如何使用Smartbi,免费进行多维数据分析

​操作入口1、进入Smartbi Demo“分析展现”界面。入口1:在系统主界面的系统快捷菜单选择 分析展现 > 更多分析:入口2:在系统导航栏中选择 分析展现 :2、在“分析展现”界面主菜单新建多维分析:入口1:在“分析展现”资源目录区的“分析报表”、“公共空间”、“我的空间”或其它文件夹的更多操作中,选择 新建分析 > 多维分析,弹出“选择多维数据源”窗口,确定多维数据集后,进入“

#大数据#数据分析
指标分解树:清晰展示层级关系,实现精细管理

在业务层面,指标分解树成为业务管理团队的得力助手,帮助他们清晰了解业务环节情况,并发现潜在改进空间,从而提升管理效率。指标分解树是一种层次化的可视化图形方法,通过逐层分解数据,形成一个清晰的树状结构,让复杂指标的层级关系和影响因素一目了然,能够清晰地展示指标及其具体维度的关系。在分解后,图表顶部将显示每个级别的维度导航条,以及展示当前继续分解的维度值。这些图表虽然能直观地显示数据的分布和变化趋势,

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#数据分析#数据挖掘
听起来很高大上的“大数据技术”到底是个啥?

不知道大家有没有经常听到人说“大数据”这个词,反正小编我是有的。好像“大数据”这个概念已经火了很久了,但是你要我解释一下它的概念,小编又觉得好像不是很容易说清楚,不过在小编查阅了相关书籍以后,今天打算来和大家正经的解释一下。先简单的来个结论,大数据技术其实就是一套完成的“数据+业务+需求”的解决方案。但是它其实是一个很宽泛的概念,主要涉及业务分析、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能这5个方面。

#大数据
金融大数据分析还不简单,有了Smartbi简单几步就能完成

近些年来,“大数据”可谓是随处可见,不管是在教育行业还是金融行业都有它的身影,那么大数据究竟是什么,我们到现在其实也没有一个准确的定义,但是企业可以根据五个方向来使用、测试数据。这五个方向就是数量、速度、类型、准确性、价值。然而,有很多企业只是停留在前三个方向,因为很多公司可能大量地投资于详细的分析,但是获得回来的价值却很少,因此启动后面几个觉得没有什么意义。​但是对于金融服务公司、金融行业来说,

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#数据分析#数据挖掘#金融
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