神通bi產(chǎn)品介紹(完整版)
【正文】 量訂單有效率專案商品文化休閑流行用品所有地區(qū)神通 KCuber：縮小分析范圍 24 地區(qū)時間所有時間品類總訂單數(shù)量有效訂單數(shù)量訂單有效率所有地區(qū)專案商品神通 KCuber：多角度細(xì)化分析 25 總訂單數(shù)量有效訂單數(shù)量訂單有效率總訂單數(shù)量有效訂單數(shù)量訂單有效率總訂單數(shù)量有效訂單數(shù)量訂單有效率地區(qū)時間所有時間品類廣東海南吉林專案商品神通 KCuber：選擇分析數(shù)據(jù)范圍 26 神通 KCuber：縮小數(shù)據(jù)范圍 27 神通 KCuber：圖表分析 (省級 ) 28 神通 KCuber：圖形細(xì)化分析粒度 29 神通 KCuber：圖表分析 (市級 ) 30 神通 KCuber：月環(huán)比分析 31 2023年 4月和 5月環(huán)比 總訂單金額環(huán)比 增長率 神通 KCuber：日同比分析 32 2023年 2月 8日和 3月 8日同比 總訂單金額的同比增長率 神通 KCuber：原子數(shù)據(jù)列表 33 神通 KCuber：圖形分析 34 鉆取貴州省 ， 并 選擇畢節(jié) 地區(qū) 鉆 取廚房用品 神通 KCuber：圖形分析 35 鉆取貴州省 ， 并 選擇畢節(jié) 地區(qū) 鉆 取廚房用品 KMiner 分類、預(yù)測、聚類 、關(guān)聯(lián) KCuber 切片切塊、上鉆下鉆、 同比環(huán)比、指標(biāo)預(yù)警 KFront 報表的設(shè)計、 生成、展現(xiàn)、打印 KFusion 抽取、轉(zhuǎn)換、加載 神通 BI 神通 KMiner 37 ? 40種算法 ? MPP+SMP并行計算架構(gòu) ? 算法性能高效 ? 靈活的任務(wù)調(diào)度 ? 模型生命周期管理 ? B/S架構(gòu) ? 挖掘元數(shù)據(jù)管理 神通 KMiner：并行計算架構(gòu) (1) 38 ? 全節(jié)點采用 MPP架構(gòu)，實現(xiàn)多任務(wù)的并行和部分算法單任務(wù)粗粒度并行； ? 單節(jié)點采用 SMP架構(gòu)，實現(xiàn)所有算法的細(xì)粒度并行，并確保內(nèi)存的節(jié)約。 62 多維模型發(fā)布 KFront注冊多維數(shù)據(jù)源 KCuber創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)源 運行結(jié)果 運行 神通 KFront:對 挖掘模型 支持 63 ?如：電信業(yè)務(wù) 中的客戶流失 預(yù)測中，根據(jù) 客戶的歷史數(shù)據(jù)信息建立客戶流失預(yù)測模型 ，利用預(yù)測模型對 在網(wǎng)客戶作出流失預(yù)測，對面臨流失風(fēng)險的客戶制定相應(yīng)的方案加以挽留 。神通商業(yè)智能匯報 匯報人：黃瑞 神通 BI與企業(yè)數(shù)據(jù)分析 3 知識可視化 數(shù)據(jù)倉庫 分析模型 業(yè)務(wù)展現(xiàn) 平面文件 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用系統(tǒng) 數(shù)據(jù)集市 儀表盤 多維報表 數(shù)據(jù)挖掘 模型 OLAP模型 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫 標(biāo)準(zhǔn)報表 zz KMiner 分類、預(yù)測、聚類 、關(guān)聯(lián) KCuber 切片切塊、上鉆下鉆、 同比環(huán)比、指標(biāo)預(yù)警 KFront 報表的設(shè)計、 生成、展現(xiàn)、打印 KFusion 抽取、轉(zhuǎn)換、加載 神通 BI KMiner 分類、預(yù)測、聚類 、關(guān)聯(lián) KCuber 切片切塊、上鉆下鉆、 同比環(huán)比、指標(biāo)預(yù)警 KFront 報表的設(shè)計、 生成、展現(xiàn)、
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