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
bi工具
商业智能BI产品更多介绍：https://www.smartbi.com.cn/
相关文章推荐
-
深入剖析数据预处理的流程企业原始数据往往存在各种问题，如数据缺失、错误、重复、格式不统一等，直接使用这些数据进行分析，不仅无法得出准确结论，还可能误导决策。因此，数据预处理作为数据分析前的关键环节，通过对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，将 “杂乱无章” 的数据转化为高质量的分析素材，为后续数据分析奠定坚实基础。数据清洗：剔除数据杂质，提升数据纯度数据清洗旨在处理原始数据中的缺失值、重复值、异常值和错误数据。缺失值的出现可能源于数据录入遗漏、传感器故障等原因，若不处理，会影响数据分析的完整性；重复值会干扰统计结果，降低数据准确性；异常值可能是由于数据录入错误或真实的极端情况，但通常会对分析产生干扰；错误数据则直接违背实际情况，必须修正。数据集成：打破数据孤岛，实现数据融合随着企业业务的多元化发展，数据来源愈发广泛，不同系统、平台产生的数据分散存储，形成 “数据孤岛”。数据2025-05-21 -
数据分析流程深度解析：关键环节与实用技巧数据分析并非简单的数据处理，而是一个环环相扣的复杂流程。从数据采集、清洗到分析建模，再到最后的结果呈现，每个环节都至关重要。同时，借助专业的数据分析工具，如 Smartbi，能够让整个流程更加高效、精准，深度挖掘数据背后的价值。接下来，我们将深入解析数据分析的关键环节，并分享其中的实用技巧。数据采集：夯实数据分析的根基数据采集是数据分析的起点，其质量直接影响后续分析结果的可靠性。企业的数据来源广泛，包括业务系统产生的结构化数据（如销售订单、客户信息）、社交媒体等渠道的非结构化数据（如用户评论、舆情信息）以及传感器采集的物联网数据等。在采集过程中，需确保数据的完整性、准确性和及时性。Smartbi 在数据采集环节展现出强大的连接能力，它支持无缝接入各类数据源，无论是 MySQL、Oracle 等传统关系型数据库，还是 Hadoop、Spark 等大数据2025-05-21 -
深度解析城市热力图的构建过程在城市管理和商业决策中，城市热力图越来越重要。它用颜色深浅展示城市各类数据的分布情况，比如哪里人多、哪里交通堵、哪里商业活动频繁，能帮城市管理者和企业快速掌握城市运行状况。不过，想要做出一张准确、好用的城市热力图并不容易，需要经过多个步骤。 数据收集：搭建热力图的根基城市热力图的数据来源很广，像人口分布数据、交通流量数据、商业消费数据，还有公共设施使用数据等，都是制作热力图的重要依据。以人口分布数据为例，既有人口普查得到的详细数据，也有通过手机信令获取的实时数据；交通流量数据可以从道路上的监控摄像头、车辆的 GPS 定位系统收集；商业消费数据则来自商场、店铺的消费记录和客流量统计。而且这些数据来源复杂，有的存在数据库里，有的是文件格式，还有的是日志形式，整理起来很麻烦。Smartbi 在数据收集上表现得很出色，它能连接各种常见的数据存储平台2025-05-21 -
数据清洗的5个基本流程原始数据往往存在缺失、重复、错误、格式混乱等问题，这些“脏数据”如果直接用于分析，不仅无法得出准确结论，还可能误导企业决策。因此，数据清洗作为数据分析的前置关键步骤，通过系统化的流程处理原始数据，能够有效提升数据质量，为后续的数据分析与价值挖掘奠定坚实基础。接下来，我们将详细解析数据清洗的5个基本流程。一、数据探查：摸清数据“底细” 数据探查是数据清洗的第一步，就像医生看病前的诊断，需要先了解数据的整体状况。在这个阶段，我们要对数据的完整性、数据类型、数据范围、数据分布等进行全面检查。例如，查看数据集中是否存在缺失值、是否有不符合预期的数据类型（如本该是数值型的字段却出现文本）、数据的取值是否在合理范围内等。通过数据探查，能够快速定位数据中存在的潜在问题，为后续清洗工作指明方向。 二、缺失值处理：填补数据“漏洞”缺失值是原始数据中常见的问题，其产生原2025-05-21 -
数据采集系统在企业数字化转型中的作用在数字经济蓬勃发展的当下，企业数字化转型已成为提升竞争力、实现可持续发展的必由之路。而数据作为数字化转型的核心资产，其采集环节的重要性不言而喻。传统手工数据采集方式效率低、错误多、分析滞后，难以满足企业实时决策与精细化管理的需求。与此相比，现代化的数据采集系统凭借高效、精准、智能的特性，成为企业突破数据瓶颈、加速数字化转型的关键利器。其中，Smartbi 电子表格数据填报系统更是以卓越的功能优势，为企业数据采集与管理带来全新变革。传统数据采集的困境：阻碍企业数字化进程传统的手工数据采集方式，如纸质表单填写、人工录入数据等，存在诸多弊端。一方面，人力成本高昂且效率低下。员工需花费大量时间在数据记录、整理和录入上，不仅耗时耗力，还占用了大量原本可用于核心业务的时间。例如，某制造企业在订单数据收集环节，依靠员工手工记录客户订单信息，再统一录入系统，平均处理2025-05-20 -
告别数据混乱！数据可视化网站重构企业决策体系企业每天都在产生和积累海量数据。从销售订单、客户信息到市场反馈、运营日志，数据量呈爆炸式增长。然而，数据的无序与混乱，却成为企业发展的 “绊脚石”。面对密密麻麻的表格、复杂的数字堆砌，管理者难以快速获取有效信息，业务人员无法精准把握市场趋势，数据价值被深深掩埋。此时，数据可视化网站的出现，为企业带来了新的曙光。数据混乱：企业决策的 “拦路虎”随着企业业务的多元化发展，数据来源变得愈发复杂。不同部门使用不同的系统和工具，导致数据格式不统一、标准不一致。例如，销售部门使用 CRM 系统记录客户订单和销售数据，财务部门依赖 ERP 系统处理账务信息，这些数据各自孤立，难以整合。当企业需要进行跨部门分析时，常常面临数据清洗困难、关联繁琐等问题，大量时间浪费在数据整理上，决策效率大打折扣。此外，海量的数据缺乏有效的组织和呈现方式，使得关键信息被淹没在数据洪流中2025-05-20 -
如何通过Smartbi提升企业数据填报效率？企业每天都面临海量数据的采集与处理，数据填报作为数据管理的基础环节，其效率直接影响到企业决策的及时性与准确性。传统的数据填报方式往往存在流程繁琐、易出错、效率低下等问题，而Smartbi凭借其强大的功能和灵活的配置，为企业提供了数据填报效率提升的全新解决方案。本文将深入解析如何借助Smartbi优化数据填报流程，助力企业实现高效的数据管理。一、智能表单设计，简化填报流程 Smartbi支持可视化的表单设计功能，企业无需复杂的编程知识，通过简单的拖拽操作即可创建个性化的数据填报表单。无论是常规的表格样式，还是带有特殊格式和逻辑的复杂表单，都能轻松实现。 例如，在财务数据填报场景中，可通过设置公式自动计算总和、差值等，减少手动计算的错误和时间成本；在销售数据填报时，利用下拉框、单选框等组件限制输入内容，确保数据格式统一规范。同时，Smartbi2025-05-20 -
五步打造惊艳的可视化报告地图！一张直观、精美的可视化报告地图，能让复杂的数据瞬间“鲜活”起来，帮助我们快速抓住关键信息。无论是呈现市场分布、人口迁徙，还是项目进度追踪，可视化报告地图都能以独特的视角展现数据背后的故事。然而，如何打造出令人眼前一亮的可视化报告地图呢？其实，只要我们选对工具，仅需五步，就能轻松实现！Smartbi产品拥有令人激动全方位的可视化地图！效果更炫、展示方式更全面：包括点（热力图、散点图等）、线（航线图）、面（染色图），各种方式随意组合，还支持缩放移动和各种效果。 第一步：精准锚定需求与目标，让地图 “有的放矢”明确需求是打造优质可视化报告地图的核心前提。若需求模糊，后续制作可能陷入反复修改的困境。制作地图前，需先明确使用场景，并根据不同场景和需求选择不同风格的地图。第二步：精选数据，为地图注入 “灵魂”数据质量是可视化报告地图的核心，需遵循“精准2025-05-20 -
如何快速制作一款高级的可视化大屏？在数据驱动决策的时代，高级可视化大屏已成为企业直观展示关键信息、洞察数据价值的重要工具。但面对海量数据与复杂需求，如何快速打造出兼具专业性与美观性的可视化大屏，是不少数据从业者与企业决策者头疼的难题。别担心，掌握科学方法与高效工具，快速制作高级可视化大屏并非遥不可及。 一、精准锚定需求与目标清晰明确的需求是打造优质大屏的基石。通过深度访谈业务部门、调研终端用户，精准锁定大屏的应用场景与核心展示主题。细致梳理需要呈现的数据指标，依重要程度划分优先级，并深入剖析数据间的内在关联，从而为后续图表类型的选择提供精准指引。例如，地产投资分析场景中，需重点展示项目分布、利润构成、货值规模等核心数据，明确这些需求才能让大屏有的放矢。二、选对工具事半功倍工欲善其事，必先利其器。选择适配的工具是提升制作效率的关键。以 “Smartbi 一站式 ABI 平台”2025-05-20 -
数据挖掘十大经典算法深度解析数据挖掘领域存在多种核心算法，根据应用场景可分为分类、聚类、关联规则、预测分析四大类。以下从算法原理、适用场景及优缺点三个维度，解析十大经典算法及其技术演进。一、分类算法（核心场景：预测与规则判断）1. C4.5决策树l 原理：基于信息增益率选择分裂属性，改进ID3算法对多值属性的偏向问题，支持连续属性离散化和剪枝优化。l 应用：信用评分、医疗诊断等需要可解释性规则的场景。l 优缺点：分类规则易理解，但大规模数据处理效率较低。2. 支持向量机（SVM）l 原理：通过核函数将低维数据映射到高维空间，寻找最大间隔超平面进行二分类。l 应用：文本分类、图像识别等高维数据处理场景。l 优缺点：抗过拟合能力强，但对参数敏感，计算复杂度高。3. 随机森林l 原理：2025-05-20
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！
