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  • 原創(chuàng)
    大數(shù)據(jù)時(shí)代下,大數(shù)據(jù)分析對(duì)供應(yīng)鏈管理會(huì)產(chǎn)生什么影響?

    供應(yīng)鏈管理者在采用技術(shù)方面經(jīng)常引領(lǐng)市場(chǎng)。如今,從物流到客戶偏好的各種數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng),正在迅速改變企業(yè)的經(jīng)營(yíng)方式,并凸顯出對(duì)增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和分析的強(qiáng)大需求。大數(shù)據(jù)分析(指大型和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集)的好處是顯而易見的:大數(shù)據(jù)可以徹底改變組織的工作方式,在效率、成本、可見性和客戶滿意度方面產(chǎn)生巨大差異。

    2020-09-08 10:49:57.090
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    Minitab小技巧:機(jī)器學(xué)習(xí)下的多元回歸

    多元回歸是六西格瑪管理中常用的一統(tǒng)計(jì)工具,它可以幫助考察多個(gè)x對(duì)y的影響,并建立可以用于預(yù)測(cè)的回歸方程。而今天將基于Minitab 19向大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)下的多元回歸。Minitab中已經(jīng)引入很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法,在Minitab 19中還加入了CART分類樹與CART回歸樹算法,但是今天的重點(diǎn)是多元回歸。

    2020-09-07 15:32:25.837
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    想要留住客戶?產(chǎn)品質(zhì)量是關(guān)鍵!還不快看如何更好的進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量分析

    本文將會(huì)介紹什么是產(chǎn)品質(zhì)量分析,以及它的作用和特點(diǎn),最后還會(huì)介紹如何更好的進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量分析。

    2020-09-07 11:45:59.503
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    SPC在企業(yè)的有效實(shí)施以及如何才能實(shí)現(xiàn)有效實(shí)施

    相信很多人都知道SPC已經(jīng)成為許多國(guó)際性企業(yè)廣泛采用的質(zhì)量管理和改善的技術(shù)和方法,而本文就將像大家介紹企業(yè)實(shí)施了SPC的效益以及國(guó)內(nèi)遇到的困難以及解決的辦法。

    2020-09-04 15:02:23.580
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    大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)質(zhì)量

    無論數(shù)據(jù)是大大小小,是舊數(shù)據(jù)還是新數(shù)據(jù),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)還是現(xiàn)代數(shù)據(jù),無論是在內(nèi)部還是在云端,對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求都不會(huì)改變。處于從大數(shù)據(jù)和其他新數(shù)據(jù)資產(chǎn)中獲取業(yè)務(wù)價(jià)值的壓力下的數(shù)據(jù)專業(yè)人員可以利用現(xiàn)有技能,團(tuán)隊(duì)和工具來確保大數(shù)據(jù)的質(zhì)量。即便如此,僅僅因?yàn)槟梢岳矛F(xiàn)有技術(shù)也不意味著這就是您應(yīng)該做的。我們必須使現(xiàn)有技術(shù)適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代的要求。

    2020-09-03 15:54:19.987
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    Minitab小技巧:更新圖形,制作圖案化數(shù)據(jù)以及更多提示和技巧

    本文將介紹一些提示和技巧,可以幫助您進(jìn)行Minitab分析。

    2020-09-03 10:32:15.773
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    如何解決數(shù)據(jù)分析面臨的三大挑戰(zhàn)?

    根據(jù)最近的一項(xiàng)研究,到2023年,數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)預(yù)計(jì)將以30%的年增長(zhǎng)率增長(zhǎng),達(dá)到776億美元的年支出。這樣的數(shù)字表明,數(shù)據(jù)功能已變得多么重要,這預(yù)示著未來將根本不可能沒有數(shù)據(jù)地?fù)肀?shù)字業(yè)務(wù)。有效的分析已成為決定性因素,很明顯,掌握它的人會(huì)蓬勃發(fā)展。但是,實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的過程并非沒有障礙。最常見的數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)是什么?公司如何自信地應(yīng)對(duì)它們?

    2020-09-02 11:34:37.057
    原創(chuàng)
    如何使用人工智能處理大數(shù)據(jù)?

    就像起重機(jī)是設(shè)計(jì)用來舉起人類無法舉起的重物的機(jī)器一樣,有些機(jī)器也經(jīng)過編程,可以進(jìn)一步思考并解決對(duì)人腦和某些軟件來說很麻煩的分析問題。這種用于思考和分析的機(jī)器幫助可以追溯到算盤時(shí)代。技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到對(duì)機(jī)器可以使用的信息/數(shù)據(jù)量幾乎沒有限制的地步。這將我們帶入大數(shù)據(jù)主題。

    2020-08-31 14:04:42.353
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    Minitab小技巧:應(yīng)該避免的常見統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤

    本文將會(huì)介紹一些Minitab統(tǒng)計(jì)規(guī)程中的一些最常見的錯(cuò)誤,這些錯(cuò)誤涉及從分析結(jié)果中得出錯(cuò)誤的結(jié)論。

    2020-08-31 11:12:49.123
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    Minitab小技巧:如何從Plackett-Burman實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中獲益?

    ?篩選實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)可讓您在非常有限的運(yùn)行中研究大量因素。目的是集中于幾個(gè)具有實(shí)際影響的因素,并消除不重要的影響。當(dāng)執(zhí)行DOE(實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì))時(shí),這通常是任何實(shí)驗(yàn)者的最初典型目標(biāo)。

    2020-08-28 09:51:42.217
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