行业解决方案
覆盖金融、制造、医疗、政府、零售等主流行业
联系我们: 400-878-3819
服务与支持
思迈特软件提供多种自动和人工服务方式，为您的产品使用和项目保驾护航
投诉热线：199-2645-9486
投诉邮箱：complain@smartbi.com.cn
400-878-3819
阿里数据平台
商业智能BI产品更多介绍：https://www.smartbi.com.cn/
相关文章推荐
-
新品解读 | Smartbi AIChat白泽，新一代智能BI平台Smartbi AIChat拥有精湛的语言理解和转化能力，通晓各行各业、洞察亿万数据。它不仅能够自由、迅速、准确、安全地智能查询，还能深入揭示数据背后的隐藏原因、价值和趋势，并提供切实有效的解决对策，展现出深刻的洞察力。2024-08-08 -
从“海量数据”到“关键信息”，AI 大数据分析软件的“提取术”引言信息过载时代，挑战不在“没有数据”，而在“抓不住重点”。AI 大数据分析软件的“提取术”，就是在清洗—选择—降维—识别—表达的链路中，把噪声剥离、把重点放大。本文给出关键信息提取的技术框架与可视化表达方式，并结合思迈特软件 Smartbi说明如何快速提炼“给决策看的信息”。 一、海量数据的三类噪声- 冗余：重复记录、等价字段、无效维度。 - 离散：异常点、极值、输入错误。 - 无关：与目标变量弱相关甚至负相关的特征。 二、提取术五步法1) 清洗与对齐：缺失、重复、异常处理；时间粒度对齐与口径统一。 2) 特征选择：相关性检验、信息增益、L1/L2 正则、递归特征消除。 3) 降维：PCA、t-SNE（探索）、UMAP（可视化）、自编码器（表征）。 &nbs2025-09-03 -
AI 大数据分析软件的数据智能预处理技术引言“数据不干净，算法白费劲。”预处理往往占项目 60% 以上工时。AI 大数据分析软件通过自动化与智能化，把清洗、对齐、特征工程与异常修复流水线化，显著提升数据准备效率。本文梳理预处理关键技术与落地流程，并结合思迈特软件 Smartbi给出可操作方法。 一、为什么预处理如此关键- 提升质量：纠正缺失、重复、异常，保证可用性。 - 提升效率：标准化与自动化让分析更聚焦价值。 - 提升模型表现：高质量特征直接决定预测/分类效果。二、核心技术组件- 自动清洗：缺失值填补（均值/模型/插值）、重复合并、异常检测（箱线图/Z 分数/孤立森林）。 - 标准化与对齐：单位换算、编码映射、时间对齐、口径统一。 - 特征工程：滞后项、移动窗口、交叉特征、频次特征、文本向量化。 - 数据增强：在小样2025-09-03 -
BI 大数据工具：数据治理的专家引言当企业规模扩大、系统增多、协作复杂，数据治理就从“可选项”变成“必选项”。BI 大数据工具之所以被称为“治理专家”，在于它把标准、质量、安全与审计落在可操作的界面与流程上。本文从策略—机制—工具三层解释治理专家的内涵，并以思迈特软件 Smartbi为例给出落地方法。 一、专家要解决什么问题- 口径冲突：同一指标多种算法、历史不可追溯。 - 质量不可视：缺失、重复、延迟问题长期存在。 - 权限混乱：敏感数据泄露风险高。 - 审计困难：何人何时何因更改了什么，难以追踪。二、专家的能力矩阵- 标准与语义：指标目录、口径版本、语义映射与业务标签。 - 质量与工单：异常规则、评分、派单、复核与复盘。 - 安全与权限：行/列级权限、脱敏、水印与访问审计。 - 血缘与影响分析：从2025-09-03 -
AI数据分析平台：数据质量管理的关键引言AI 的价值建立在数据质量之上。数据若不准确、不完整、不一致、不及时，再强的算法也会“垃圾进、垃圾出”。因此，数据质量管理（DQM）是 AI 数据分析平台的生命线。本文从维度、方法、体系与落地四个层面，给出一套可执行的质量管理框架，并结合思迈特软件 Smartbi的能力说明如何把质量“管起来、跑起来、用起来”。 一、质量维度：六要素一张网- 准确性：数据真实可信，无错漏。 - 完整性：关键字段不缺失，记录覆盖业务全流程。 - 一致性：多系统间口径统一、命名统一、单位统一。 - 及时性：数据更新满足业务时效，支持 T+0/T+1。 - 唯一性：避免重复与冲突记录，主键唯一。 - 可追溯性：源头、加工、变更、消费全链路可审计。 二、质量管理的方法与技术- 标准2025-09-03 -
告别“人工建模”，AI 大数据分析软件的自动建模奥秘引言AutoML 的意义不在于取代专家，而是让更多人以更低成本享受“专家级建模流程”。本文拆解自动建模（AutoML）的关键环节与可解释要求，并结合思迈特软件 Smartbi阐明如何把建模从“实验室”推向“业务一线”。一、传统建模的痛点- 专业门槛高：算法选择、特征工程与调参复杂。 - 迭代慢：训练/验证/部署链条长，难以支撑快节奏业务。 - 可解释性弱：业务难以理解模型为何给出某结果。二、AutoML 核心能力- 自动特征工程：生成/筛选/编码/标准化，自动处理缺失与异常。 - 算法与超参自动搜索：网格/随机/贝叶斯/进化搜索，多模型竞赛。 - 模型集成与稳健性：Stacking/Bagging/Blending 提升鲁棒性。 - 可解释性：SHAP/特征重要性/局部解释，输出可视化报告。2025-09-02 -
深度解析AI数据分析平台的可视化革新引言“可视化不是装饰，而是决策界面。”当数据量与维度急剧增长，仅靠静态图表很难承载用户的探索需求。AI 数据分析平台正在把可视化从“呈现层”升级为“智能交互层 + 自动洞察层”。本文系统拆解可视化革新的五大方向与实施清单，并结合思迈特软件 Smartbi的产品能力，给出实操建议。一、传统可视化的痛点- 信息拥挤：图表多但结论弱，用户难以抓住重点。 - 缺乏交互：固定视图不支持下钻联动，难以追问“为什么”。 - 更新滞后：依赖人工刷新，难以反映实时业务。 - 人群不友好：非数据背景的业务人员缺乏解读能力。二、AI 驱动的可视化革新方向1) 智能图表推荐：根据数据类型、统计性质与分析目标自动推荐最优图表，避免“用错图”。 2) 自动洞察/故事化输出：系统基于统计与机器学习自动发现趋势、异常、拐点与驱动因子，2025-09-02 -
AI数据分析平台的行业适应性：通用与定制的平衡引言AI 数据分析平台正成为企业数字化的“新基建”。但行业差异极大：银行讲合规与风控，制造讲产能与良率，零售讲动销与实时，医药讲渠道合规与追溯。平台若只强调“技术通用”，往往落不了地；若一味“深度定制”，又容易成本飙升、难以复制。如何在通用能力与行业定制之间取得平衡，决定了平台能否规模化复制与持续演进。本文结合实践，总结适配方法与落地清单，并以思迈特软件 Smartbi为例给出实施路径。一、行业适应性的价值与难点- 价值：更快上线、更高复用、更低培训成本与更强组织协同；指标口径统一后，跨区域、跨门店、跨事业部对齐更高效。- 难点：行业语义差异大（如“动销”“账龄”“良品率”）、数据模型不同（宽表/星型）、监管要求差异（敏感数据脱敏、审计留痕、本地化部署）。- 平衡目标：底座“强通用”，上层“轻定制”，以组件化、配置化、模板化的方式实现“快速适配 +2025-09-02 -
数据可视化平台：“翻译” 复杂指标的供应链助手引言：看得懂的数据，才有用在供应链管理日益复杂化的今天，企业面临大量指标：订单履约率、库存周转天数、采购提前期、安全库存率、运输成本占比……然而如果这些数据只是冷冰冰的表格和数字，它们的价值就远远无法释放。数据可视化平台的意义，在于把这些复杂指标“翻译”成直观可感、可互动、可追溯的图像化信息，成为供应链管理人员的“第二语言”。一、供应链管理中对可视化的强烈需求1. 实时监控能力：供应链环节长、跨度广，数据分布在多个系统（WMS、ERP、TMS等），需要可视化平台进行统一聚合展示。2. 多维度追踪分析：如同时分析“区域+品类+供应商+时间”四维数据，传统报表无法胜任。3. 异常波动快速定位：指标发生异常（如库存骤增、履约率下降）时，需要通过可视化方式迅速识别背后的环节与影响链条。4. 决策协同：供应链涉及多个角色（采购、仓储、销售、财务），需要共同分析2025-09-02 -
指标管理平台：终结企业指标 “打架” 的统一标尺在数字化转型浪潮中，企业对数据价值的依赖日益加深。然而，许多企业在数据应用过程中却陷入“指标打架”的困境：财务部门的营收指标与销售部门的业绩指标不一致，市场部门的用户增长数据与运营部门的活跃度数据存在偏差，甚至同一指标在不同系统中的定义和计算逻辑都可能“各自为战”。这种混乱不仅导致部门间协作效率低下，更可能引发战略决策失误、资源浪费和业务风险。据Gartner研究显示，超过60%的企业因指标定义不统一导致数据驱动决策的失败率高达40%。指标管理平台的出现，正是为了解决这一痛点，通过构建统一的数据“标尺”，让企业告别指标混乱，实现数据价值的高效释放。 一、指标管理平台的核心作用：构建企业数据治理的“统一语言”1. 消除指标定义混乱，建立标准化体系● 问题现状：不同部门、系统对同一指标（如“用户活跃度”“转化率”）的定义、计算逻辑、数2025-09-01
试用申请
更聪明的大数据分析软件，快速挖掘企业数据价值！
