21
2019
05

【干货】第三方物流运输收入成本测算——商业智能BI物流大数据应用

对于第三方物流企业而言,客户是来源于各不同行业,不同行业对于物流运输均有不同的结算方式。其原因是各个行业的企业有着其独特的计算方式,而对于货运物流市场来说,甲方处于强势地位,往往客户都是为了其入账方便、系统原因或压缩成本的原因指定结算单位,如:按箱、按车、按不同重量段、按不同运输距离计算不同重量段、按照条、按照不同产品类别等等。在项目投标之前,对于物流企业,尤其是第三方物流企业来说,均需要对该项目的收入成本进行测算,以便报一个合理的运输价格。有时候客户会给相应的订单记录用以测算。在物流运作过程中
14
2019
05

SCRM:建立数据中台和数据可视化平台

传统的CRM系统已经存在了15-20年。从那时起,他们已经从简单的联系人管理解决方案发展到复杂的商业数据库,扩展到市场营销、客户支持、财务等等。 在开发过程中,这些CRM解决方案也迁移到了云端,这有助于它们与Web服务(如微博和知乎等)以及互补的B2B应用程序的连接。它们已经成为公司内部和外部流程的核心企业平台。 奇怪的是,这些系统的用户界面在20世纪90年代甚至如今很多企业仍处于停滞状态:表、饼图、报表生成器和中央数据库上的简单视图都是司空见惯,它们的唯一价值就是所包含的
12
2019
05

五种技术提升企业数据分析能力

在企业中实现商业智能软件不仅仅是简单地上一套系统、收集数据, 而是将这些数据转换为可操作的业务方案。企业可以从各种来源收集的数据看到业务表象下,哪些流程在起作用, 并帮助团队为未来的业务发展趋势做好准备。然而, 如果没有适当的分析和理解你收集的数据, 你所拥有的只是没有上下文的数字和数字。更重要的是, 没有一种正确的方法来分析数据。根据您的需求和收集的数据类型, 正确的数据分析方法和模型也无济于事。这也使得有必要了解每种类型的数据, 以及哪种方法进行分析可以提供最佳结果。这样,数据分析软件中还包
10
2019
05

1小时搞定BI数据可视化——Metabase开源大数据BI工具简介

任何一个企业,其都少不了数据报表,而很多企业都是以Excel的形式存储企业的数据,很多时候企业发生的问题便这样沉默在了数据的海洋之中。若能将数据进行可视化,可视化的数据更方便管理者了解自己的企业,做出合理的决策;其次大数据的统计和分析会为管理者提供人力所不能统计得出的数据,帮助企业优化。虽然对于拥有大量数据的企业,仍旧建议商业化的BI工具,因为对于软件而言,其有很大一部分报价在于服务,不过研究开源BI工具对于思路的开拓和功能的探索也有很重要意义。今天便为大家推荐一个免费开源的可视化工具Metab
06
2019
05

轮胎物流定价数据分析——轮胎的方数核算

之前在做物流分析项目时候,有遇到过一个很棘手的问题,发现在物流公司中,对于这个问题的解决方法也多比较粗暴。这就是轮胎方数的核算和起物流报价,由于轮胎多是轻货,市场报价多是以方报价,而对于轮胎厂家则是按照“条”进行计费,而轮胎的实际运输过程中叠放方式如图:  当然,这并不绝对,因为轮胎型号有大有小。对于一些大胎相对较重,甚至可以算作重货,那类轮胎可以直接叠放。 而关于轮胎体积的核算,由于轮胎是圆柱的形式,我们可以先将其想象为一个长方体,让我们一起看一看轮胎的各项参数:
19
2019
04

推荐一个在线Python编辑器,很强悍的在线Python编程解释器

近期在出差的时候,有时候自己的电脑未能在身边,身边的电脑没有Python环境,鉴于安装anaconda又有一些费时间,在网上发现了一个非常强大的在线Jupyter。闲话少叙,让我们一起看一下这个工具的使用。鉴于这个工具很好用,且比较方便,将本工具地址在本博客的导航栏做了连接,大家可以点击导航栏的在线Python进入。进入之后需要等一会儿程序启动,我们会看到如下的界面:这个是基于mybinder构建的Jupyter Lab环境,是使用mybinder结合上传到github的源码实现的。等运行结束之

18
2019
04

你是否真的在做数据分析

很多新手数据分析师在数据分析的过程当中,并不注重数据本身的描述,拿过数据便眉毛,胡子一把抓,甚至有些数据分析师连数据清洗都不做。而且会产生各种各样的错误,导致业务人员觉得数据分析是在浪费时间,实际做出的分析结果并不符合实际业务的需求,仅仅是简单的套用各类的分析算法,分析模型。在实际做数据分析过程中,应当首先做的就是对数据进行清洗,消除异常缺失数据,并且对数据进行描述。数据清洗的第一步是识别会影响分析结果的“异常”数据,然后判断是否剔除。主要的异常判别方法如下: 通过各种数据检验方法,判
13
2019
04

客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法及注意事项

古语云,酒香不怕巷子深。但是,工业革命后生产力的爆发式增长,让商品空前琳琅满目。所以,有时候即便产品非常出色,也往往会因为营销不够科学,而陷入“酒香也怕巷子深”的困境。于是,我们从原来的经营产品,转向了经营顾客,然后通过洞察客户的需求,再进行经营自己的商品。而目前互联网的发展,是对传统产业的革命。互联网公司从诞生的第一天起就是数字化的。所以,传统行业想做到江湖老大,只能做一件事——数字化转型。而人人都在谈数字化转型,人人都在谈精准营销、数据化运营,可是真正做到精准营销的公司并不多。目前有这样一个
25
2019
02

Excel数字化仪表盘的构建

前段时间在机构讲授了一门关于数字化运营仪表盘的课程,录制了屏幕,现在分享给大家。本仪表盘来自千图网,课程免费获取,仅供研究学习,严禁商用。以下演示图片较大,可能出现缓冲:课程下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1WGm93Y3pLe_-tAyuNS9-wA 提取码:l55y 
08
2018
11

用pyecharts制作仪表盘——多图表在同一页面显示

一、图表接口pyecharts.engine 定义了若干个继承自 jinja2.Environment 的模板引擎类,每个类都有其适合的使用场景。pyechart提供了一个接口Page,只需要调用方法add("图表名")即可:from pyecharts import Page, Line, Bar page = Page() line = Line
展开