智能决策

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BI解决方案助力智能决策
商业智能通过数据收集、管理、分析,将数据转化为可用的信息,赋能决策和行动。
国际业务智能管理平台:报表工具助力高效决策
报表工具为国际业务日常管理赋能,整合数据资源,构建查询接口,协助业务分析人员高效工作。 核心功能: 数据查询: 直接查询维度模型,自定义结果集,支持即席查询和报表工具 (BO) 构建查询。 数据分析: 查询分解、异常记录标识、逐次约束、查询语句记录分析。 结果呈现: 结果集计算、旋转、下钻、排序、格式编排、过滤。 用户体验: 易用性、门户集成、导出、列表选择。 技术特性: 多任务处理、查询取消。 应用场景: 业务指标现状追踪 统计分析报表 重点方向业务指标跟踪 分析性应用程序 仪表板和记分卡 运营BI和闭环应用程序 平台优势: 直接访问查询 标准报表工具 国际业务智能管理平台
业务智能与ERP之间的关联多种决策支持工具的比较与运用
多种决策支持工具的建模帮助详细理解运营模式,包括比较型和汇总型分析,关注跨部门合作的理由,利润分析,客户满意度,偏好分析,反欺诈分析等具体应用,如销售报表、新增客户报表和固定报表查询。同时涉及数据挖掘技术,如神经网络和决策树,以及OLAP技术的实现,包括ROLAP和MOLAP。
决策树:构建决策模型的利器
决策树,一种强大的机器学习算法,通过树形结构模拟决策过程。每个节点代表一个属性测试,分支对应测试结果,最终的叶节点则给出预测类别或输出值。 决策树的核心在于通过对输入数据进行分层分割,构建精准的预测模型。这一过程如同绘制一张路线图,引导我们根据数据的特征做出最佳决策。
Kyligence Zen智能管理与决策平台供应链场景数据集和行业指标模板.zip
Kyligence Zen基于其核心OLAP能力打造,专注于智能指标驱动的管理和决策平台。即刻访问https://cn.kyligence.io/zen/开启试用,或了解更多有关智能指标管理的内容。供应链场景数据集包含一个CSV文件supply_chain_management.csv,通过Kyligence Zen导航菜单的“数据”中的新建-上传CSV文件可完成数据源创建。供应链行业指标模板包含一个YAML文件supply_chain_metrics.yml,通过Kyligence Zen导航菜单的“指标”中的新建-导入YAML文件可完成指标创建。关于Kyligence,由Apache Kylin创始团队于2016年创办,致力于为企业简化数据湖上的多维数据分析(OLAP)。通过AI增强的高性能分析引擎、统一SQL服务接口和业务语义层等功能,Kyligence提供成本最优的多维数据分析能力,支持企业的智能决策。
打垒球的决策表分析-决策树算法
决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素,用于判断是否适合进行打垒球活动。例如,当天气为晴、温度炎热、风速弱时,取消活动;而在阴天、温度寒冷、风速正常时,可以进行打垒球。
决策分析方法:驾驭不确定性,优化决策
科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法,专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程,从众多备选方案中筛选出最佳方案,以实现特定目标。 针对不同的决策情境,我们可以采用不同的决策分析方法: 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形
智能排名
利用人工智能技术,对内容或数据进行自动排序,提升信息的查找和呈现效率。
决策树ID算法的案例分析-决策树算法实例
决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。
数据挖掘决策树
利用 C++ 实现决策树,可导入文本数据源,动态进行决策分析。