业务流程分析

ERP OM业务流程图解析详细描述了ERP中OM的业务流程过程。

Siebel业务流程设计师管理指南提供了关于如何有效运用Siebel业务流程设计师工具的详细指导。本指南涵盖了配置流程、优化业务流程和解决常见问题的实用建议。无论是初学者还是有经验的用户，都能从中获得实用的操作技巧和最佳实践。

本书系统地介绍了业务建模、数据建模和应用程序建模的方法和过程，通过PowerDesigner的实现，使读者全面掌握软件分析建模的思想，是软件工程师学习软件分析、建模的入门教材。 PowerDesigner 12.5集中体现了软件分析建模的最新成果，是市场占有率最高的软件分析建模平台。它将需求模型理论、业务流程理论、实体联系理论、统一建模理论贯穿其中，实现了业务建模、数据建模和应用程序建模的无缝集成。 第1章 软件分析建模基础 1.1 软件分析建模概述1.2 业务建模概述1.3 数据建模概述- 1.3.1 概念数据模型- 1.3.2 物理数据模型中的物理图- 1.3.3 物理数据模型中的多维图- 1.3.4 XML模型 1.4 应用程序建模概述- 1.4.1 用例图- 1.4.2 类图、对象图、组合结构图和包图- 1.4.3 时序图、通信图、状态图、活动图和交互纵览图- 1.4.4 组件图和部署图 1.5 辅助建模工具概述1.6 分析建模实例- 1.6.1 学生上机系统的业务建模- 1.6.2 学生上机系统的数据建模 1.7 最具影响的软件分析建模平台- 1.7.1 Sybase公司的软件分析建模平台简介- 1.7.2 IBM公司的软件分析建模平台简介- 1.7.3 CA公司的软件分析建模平台简介- 1.7.4 Microsoft公司的软件分析建模平台简介 第2章 PowerDesigner软件分析建模的基本概念 2.1 PowerDesigner概况- 2.1.1 软件分析建模需要安装的软件- 2.1.2 PowerDesigner能够完成的分析建模工作- 2.1.3 PowerDesigner启动时的界面- 2.1.4 PowerDesigner新建模型的步骤- 2.1.5 模型类型的图标及扩展名- 2.1.6 PowerDesigner的工具选项板- 2.1.7 PowerDesigner模型对象的特性窗口- 2.1.8 PowerDesigner模型对象的列表窗口- 2.1.9 PowerDesigner检查模型的相关窗口 2.2 PowerDesigner的公共资源2.3 模型间的生成和跟踪关系- 2.3.1 模型、外部系统间的关系- 2.3.2 各种模型与需求模型间的跟踪关系 2.4 模型对象的快捷方式- 2.4.1 快捷方式的目标对象- 2.4.2 产生快捷方式的方法 2.5 模型对象的复制品- 2.5.1 复制品的源对象- 2.5.2 产生复制品的方法- 2.5.3 修改复制特性 2.6 模型的比较与合并- 2.6.1 比较模型- 2.6.2 合并模型

如何利用数据洞察，构建闭环业务流程，驱动业务增长？腾讯大讲堂为您揭秘！ 闭环流程构建步骤： 现有流程评估: 深入分析现有业务流程，识别关键环节和瓶颈。 数据采集/ETL: 建立完善的数据采集体系，高效整合多源数据。 数据分析/数据挖掘: 应用数据分析和挖掘技术，深入洞察客户行为和市场趋势。 流失客户分析: 精准识别流失客户群体，分析流失原因。 计划和设计挽留行动: 基于数据分析结果，制定精准的客户挽留策略。 执行挽留行动: 将挽留策略付诸实践，采取针对性措施。 挽留行动评估: 评估挽留行动效果，衡量投资回报率。 挽留结果调整: 根据评估结果，不断优化挽留策略，提升效率。 应用流程: 将成功经验推广应用到其他业务环节，形成数据驱动的闭环体系。

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回归分析是统计学中的一般过程，用于研究变量之间的关系。该方法通过建立数学模型来预测一个变量（因变量）如何随着一个或多个其他变量（自变量）的变化而变化。在实际应用中，回归分析被广泛用于预测和解释数据，帮助研究人员理解变量之间的复杂关系。

随着业务的发展，财务业务一体化在企业管理中起到越来越重要的作用。分析了畅捷通T6数据流的主要维护点和数据流程，深入探讨了其在实际应用中的优势。

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《Excel数据分析与业务模型构建》是一本专为日常业务工作中的数据处理和决策支持设计的入门书籍，主要聚焦于Excel 2007这一强大的数据分析工具。在这个数字化时代，理解和应用数据已经成为各行各业的关键技能。本书详细介绍了Excel 2007的基础操作和高级功能，包括单元格格式化、公式与函数的应用、数据排序和筛选。公式与函数如SUM、AVERAGE、IF等，是数据分析的基础。数据排序和筛选有助于快速找到关键信息，理解数据分布。此外，深入探讨了数据透视表和数据透视图的创建与应用，这些工具能够快速进行多维度分析和图形化展示。学会灵活运用这些功能，能显著提升分析效率。另外，本书还介绍了有效的数据清洗和预处理方法，确保分析结果的准确性和可靠性。预处理包括数据转换、标准化和归一化等，以适应不同的分析模型。同时，涵盖了业务建模的基本概念和方法，如假设检验、趋势分析和预测模型，帮助将商业问题转化为数学模型，辅助决策。书中还介绍了描述性统计、概率分布、假设检验等统计学基础知识，以及实用的数据可视化技巧。良好的数据可视化能够帮助非专业人士快速理解复杂的分析结果，促进团队间的沟通和决策。《Excel数据分析与业务模型构建》帮助读者掌握数据处理的核心技能，通过实例教学，提升业务洞察力，推动决策的科学性和有效性。