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中小企業(yè)OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

倉(cāng)庫(kù)管理軟件-倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)

偉創(chuàng)軟件 -> OA協(xié)同辦公系統(tǒng)
要豐富增值服務(wù)的內(nèi)容(例如零件配套、組裝)。這樣,他們才能具備與大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)力。 企業(yè)要想維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),他們需要遵循以下四條指導(dǎo)方針。這四條方針能幫助中小企業(yè)將自己的供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)變成盈利能力更好的、適應(yīng)能力更強(qiáng)的、富有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)。 ①提高靈活性 靈活的方法有助于企業(yè)更好地部署一套適合自身狀況..

庫(kù)存管理-庫(kù)存管理系統(tǒng)

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造、銷售中都有著庫(kù)存的影子,庫(kù)存管理的應(yīng)用在方方面面,中國(guó)有一個(gè)傳統(tǒng)的思維模式就是“手中有糧,心中不慌”,但是這種想法帶來(lái)的必然庫(kù)存成本的上升。所以首先第一步,我們要認(rèn)識(shí)庫(kù)存成本,充足的庫(kù)存儲(chǔ)備在原材料緊缺或接到突發(fā)性大訂單的時(shí)候能夠幫助企業(yè)平穩(wěn)過(guò)渡,但當(dāng)原材料市場(chǎng)基本處于供大于求的時(shí)候,這種預(yù)防缺..

什么是數(shù)據(jù)挖掘 ?數(shù)據(jù)挖掘的主要功能

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dge Discovery in Database, KDD),就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程,簡(jiǎn)單的說(shuō),數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。        &nbs..

 

大數(shù)據(jù)及其思維特點(diǎn)

作者:佚名  來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ,大數(shù)據(jù)及其思維特點(diǎn):工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,其特征業(yè)界概括為“4V+1C”:Volume(規(guī)模大)、Variety(類型多)、Value(價(jià)值密度低)、Velocity(處理速度快),Complexity(復(fù)雜)。大數(shù)據(jù)思維特點(diǎn):不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù):小數(shù)據(jù)時(shí)代,用少量數(shù)據(jù)樣本獲得最多信息是受限于與數(shù)
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大數(shù)據(jù),源于“人、機(jī)、物”,規(guī)模大且復(fù)雜以至于很難在一定時(shí)間范圍內(nèi)用現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具或數(shù)據(jù)處理工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,其特征業(yè)界概括為“4V+1C”:Volume(規(guī)模大)、Variety(類型多)、Value(價(jià)值密度低)、Velocity(處理速度快),Complexity(復(fù)雜)。大數(shù)據(jù)思維特點(diǎn):

不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù):小數(shù)據(jù)時(shí)代,用少量數(shù)據(jù)樣本獲得最多信息是受限于與數(shù)據(jù)交流的技術(shù)限制而非自然限制;大數(shù)據(jù)時(shí)代,該限制得到緩解,要分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù),進(jìn)入全數(shù)據(jù)模式;

不是精確性,而是混雜性:接受數(shù)據(jù)的紛繁混雜,而不再執(zhí)迷其精確性。相比小數(shù)據(jù)的精確性,大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和混雜性,更接近事實(shí)真相;

不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系:不揭示內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制,通過(guò)識(shí)別有用的關(guān)聯(lián)物來(lái)做分析或預(yù)測(cè),因果關(guān)系只是相關(guān)關(guān)系的一種特殊情況,先追求“是什么”,而非“為什么”。

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