过去两年，无数推进过AI数据项目的团队都经历过这个时刻——有的卡在Demo阶段，有的走得更远：项目立项、场景验收、系统上线，然后交给更多用户去用，才发现很多问题根本回答不了，和当初期望的差了十万八千里。这正是SmartBI白泽做的事，不是又一个AI问数工具，而是一套为企业数据决策场景专门搭建的Harness——语义层、执行层、治理层、交付层，四层协同，缺一不可。有了这层，"上个月华东区净利润同比"

近年来，智能制造作为制造业发展的重要趋势，不断深化。众多企业纷纷引入自动化生产线、物联网设备、大数据分析和人工智能等先进技术，以灵活应对市场的多变需求。智能制造，作为技术与实体产业深度融合的新模式，已经成为推动工业化和产业数字化发展，构建现代产业体系的关键选择。在今年的政府工作报告中，制造业仍然占据了重要位置。报告强调加快构建现代化产业体系的必要性，特别指出将聚焦制造业的关键产业链，集中优质资源，

例如，“2024年1月4日，现金资产超过1万且贷款金额少于1万的客户的学历、总资产和总负债情况”中的所有实体，经过向量匹配、大模型精排、调用数据模型返回相关视图等步骤后，最终调用代码解释器生成代码执行，给业务人员一个清晰的结果，无需再等待开发介入。这样一来，企业数智化转型将更轻松，最后一公里的问题也有望得到解决。未来，在“（AI+BI）x需求”这条价值公式的逻辑下，思迈特将持续拓宽AI时代的数智化

统一数据门户首页作为打通业务用户自主用数“最后一公里”的环节，千人千面的门户首页实现泉州银行数据应用的统一数据访问入口、统一数据管理入口、统一数据服务平台、统一数据运营平台的功能职责目标，并基于数据统一、管理统一的基础上，逐步深入整合各条线业务场景，形成以自助BI为核心的数据消费方式，从而释放数据要素生产力、决策力，全面推进各业务条线进入到资产服务化阶段。盘活数据资源方面，通过平台的资源盘点、数据

在数据分析工作中，有一个永远无法绕过的步骤，它在整个数据分析工作中起着至关重要的作用，但往往被忽视，即数据清洗。说到数据清洗，很多人脑子里都有这样一系列的问题:什么是数据清洗？数据清洗到底要洗什么？数据清洗的步骤是什么？现在小编就和大家一一探索。一、什么是数据清洗？数据清洗是指重复。多余的数据筛选和清除，完整地补充丢失的数据，纠正或删除错误的数据，最后整理成我们可以进一步处理和使用的数据。二、数据

​说起数据清洗，可能会有些小伙伴会觉得这一步可以忽略掉，但是！作为混迹在数据分析这一块多年的老油条，小编在此严肃地声明！资料清理是资料处理中最不能被忽略的部分，它是资料分析过程中不可缺少的一环，其结果的好坏直接关系到模型的效果。实际上，数据清洗通常要占用50%—80%的分析过程。国外有些学术机构还会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。数据清洗的主要类型有哪几种一、残缺数据此类数据主要是缺少某

​随着大数据时代的发展，越来越多的人开始投身于大数据分析行业。当我们进行大数据分析时，我们经常听到熟悉的行业词，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而，虽然一个行业词的知名度不如前几个词，但它的重要性相当于前几个词，即数据清洗。顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。哪些数据被称为脏数据？例如，需要从数据仓库中提

作为一名数据分析师，一提到动态数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是动态，一个是数据可视化。要使数据分析真正有价值和有洞察力，就需要高质量的动态可视化工具。市场上有很多产品，特点和价格各不相同，本文列出了一些广泛认可的工具，我们来一起了解一下数据动态可视化制作工具。一、数据动态可视化制作工具——Smartbi可视化BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表

数据可视化是将这机遇变现的“翻译器”和“加速器”，让你更快地了解数据背后的秘密。数据可视化难吗？真不难，只需三步就能将数据可视化。

可能很多人不知道“数据可视化”具体是什么，而事实上在很多企业里早已应用很久了。顾名思义，“数据可视化”是将企业数据库里的大量数据转化为视觉信息，通过各种形式可视化图表来对数据进行分析。随后输出相关的图像和数据会显示到大屏幕，以便于企业管理人员更为便捷地观看。由此，大量分析数据信息跳到屏幕上，其分析结果会更为清晰，能够帮助管理者找到数据背后的关系和规则，为决策提供依据。下面推荐几款常用的可视化工具，