通过部署先进的分析技术，可以提高现场运营活动的生产力和效率，并能够根据业务和客户需求优化组织人力安排。数据和分析的化使用可以带来端对端的视图，并能够对关键运营指标进行衡量，从而确保持续不断的改进。例如，对于许多企业来说，库存是当前资产类别中的一个项目——库存过多或不足都会直接影响公司的直接成本和盈利能力。通过数据和分析，能够以的成本确保不间断的生产、销售和/或客户服务水平，从而改善库存管理水平。数据和分析能够提供目前和计划中的库存情况的信息，以及有关库存高度、组成和位置的信息，并能够帮助确定存库战略，并做出相应决策。客户期待获得相关的无缝体验，并让企业得知他们的活动。在线数据分析也称为联机分析处理，用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高。长宁区系统数据分析标准
2005年全国家项目数据分析师事务所经工商局审批成立，项目数据分析师事物所的出现，是我国数据分析行业的一个里程碑，同时也表明我国数据分析行业开始进入不断发展的新时期。2006年-2007年全国已有项目数据分析师数千人，并在全国近10个省市组建了几十家专业的项目数据分析师事务所全国不少地方和行业协会都给予了支持，这一时期，我国的数据分析行业已经成型，项目数据分析师和专业的事务所开始在数据分析所涉及的各个领域发挥巨大的作用。静安区哪些数据分析图片将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理常用的方法。
统计分析（statistical analysis）是商业智能（BI）的一方面，涉及收集、审查业务数据和趋势报告。统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 [6]识别需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。收集数据数据分析示意图有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； [6]②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； [6]③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。 [6]分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： [6]老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散布图、直方图、控制图； [6]新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。 [6]国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。松江区新款数据分析24小时服务
典型的神经网络模型主要分三大类,即前馈式神经网络模型, 反馈式神经网络模型,自组织映射方法模型。长宁区系统数据分析标准
第三种方法是粗糙集。够更好的支持大数据这种数据分析方法能够对数据进行主观评价, 只要通过观测数据, 就可以冗余的信息。 [4]粗糙集智能数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一, 是一种基于规则的数据分析的方法。其思想主要来自统计学和机器学习, 但并不是这两种工具随意的应用,它以粗糙集理论为基础,以数据表所表示的信息系统为载体, 通过分析给定数据集的性质、粗糙分类、决策规则的确定性以及覆盖度因子等过程,从中获取隐含的、潜在有用的知识。用粗糙集理论进行数据分析主要有以下优势: 它无需提供对知识或数据的主观评价, 根据观测数据就能达到删除冗余信息;非常适合并行计算、提供结果的直接解释。长宁区系统数据分析标准
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