重订货点法(Reorder Point,简称Rop)是物料需求计算的一种重要方式,属于基于消耗计算物料供给的方法。其基本的指导思想是补货元素的生成与物料需求不直接相关,而是以当前库存作为最重要的参照指标。通过周期性的库存检查,每当库存水平低于预设的采购触发线(即重订货点)之后,系统就会自动生成对应的补货元素,将库存水平补充到重订货点水平之上。而在这次补货完成之前,企业仍然可以使用当前剩余库存来满足日常需求。
本系列从数据结构相关的计算机知识出发,从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。
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门店数是企业经营最基础的指标,在一定程度上代表着市场占有率,也是计算单店营业额(店效)的基础。
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
对于第一个问题,我们来分析一下。由于只有正负两种符号,最后分配符号后数组中的元素可以分为整数之和与负数之和,他们两个相加等于目标数,即:
最近连着几天晚上在家总是接到一些奇奇怪怪的电话,“哥,你是 xxx 吧,我们这里是 xxx 高端男士私人会所...”,握草,我先是一愣,然后狠狠的骂了回去。一脸傲娇的转过头,面带微笑稍显谄媚:老婆你听我说,我真的啥也没干,你要相信我!
许多算法需要交换2个变量。在编码面试中,可能会问您“如何在没有临时变量的情况下交换2个变量?”。我很高兴知道执行变量交换的多种方法。在本文中,您将了解大约4种交换方式(2种使用额外的内存,而2种不使用额外的内存)。
给定一个包含非负数的数组和一个目标整数 k,编写一个函数来判断该数组是否含有连续的子数组,其大小至少为 2,总和为 k 的倍数,即总和为 n*k,其中 n 也是一个整数。
翻译 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 参与 | 尚岩奇,刘畅 AI可以是杀戮的武器,也可以是救世的良方。 上周,在日内瓦举行的联合国特定常规武器公约会议上,伯克利大学教授Stuart Russell向大众发出了警告:基于AI的杀人机器人将会对人类造成极大的威胁。 与此同时,吴恩达所在的斯坦福团队又将AI在医疗领域的作用往前推进了一不。与此前的“AI看片”不同,这次,吴恩达希望利用深度学习技术,为那些身患绝症、时日不多的病人,更好地提供临终关怀服务,让他们更有尊严地度过剩下的日子。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
现金流量表(Cash Flow Statement),是指反映企业在一定会计期间现金和现金等价物流入和流出的报表。现金流量表是企业财务报表的三个基本报告之一(另外两个是资产负债表和损益表)。 为了全面系统地揭示企业一定时期的财务状况、经营成果和现金流量,财务报表需按财政部会计准则的标准格式设计,因此,财务报表的典型特征是数据更新频繁、分析维度多、数据来源复杂,常规的报表工具很难同时满足上述所有需求 本博客将带大家了解如何使用类Excel 的 JavaScript 电子表格在前端创建现金流日历。此日历将广泛使用以下强大功能:
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间,它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里,datetime代表, , , or 中的任何一个,并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间:yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
客户终身价值(Customer Lifetime Value, CLTV或LTV)是表明业务整体健康状况和在客户生命周期中留住客户的能力的最重要指标之一。当客户选择使用公司的产品或服务一段时间后,TA们在这段时间内支付的净额将决定TA们的终身价值。了解和监测客户在整个客户旅程中的价值,可以让公司规划并提高各种活动的生产力和效率。
数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性,将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
Linux中,%iowait 过高可能是个问题,严重的时候,它能使服务停止, 但问题是,多高才算高? 什么时候应该担心呢?
使用该硬币:由于每个硬币可以被选择多次(容量允许的情况下),因此方案数量应当是选择「任意个」该硬币的方案总和:
原文:https://www.kesci.com/apps/home/#!/forum/postdetail/59194c685d9f204ee315ed90 调查发现,在出行产品业务中,不同区域的产品需求量级不一样,不同时段需求量会有高低起伏,相同区域相同时段各产品的需求量因产品特性不同又有差异。 此次竞赛的目的正是为了深入了解产品需求量和产品特性、历史销量的关系,挖掘出影响需求量的关键因素,预测出行产品未来14个月每月的销量,从而指导产品的库存管理和定价策略,这将对收益管理提升有着重要作用。
本题与「完全背包求方案数」问题的差别在于:选择方案中的不同的物品顺序代表不同方案。
业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。我们常常提到的可视化分析图表一般包括比较类图表,占比类图表,相关类图表和趋势类图表。
数据仓库这个概念在二十多年前由Bill Inmon提出后,几乎所有的IT厂商都开始介入这个领域,为企业级数据仓库设计非常复杂的体系结构和数据模型,典型的企业级数据应用架构如下:
一台数据库服务器中会创建很多数据库(一个项目会创建一个数据库),在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录(一个对象实例回添加一条新的记录)
关系表达式: 附加表达式 附加表达式 < 关系表达式 附加表达式 > 关系表达式 附加表达式 <= _关系表达式 附加表达式 >= 关系表达式
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/target-sum/
数据处理是根据数据分析目的,将收集到的数据,用适当的处理方法进行加工、整理,形成适合数据分析的要求样式,它是数据分析前必不可少的工作,并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前,先要了解数据变量。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
主标准构成了评估一个供应商的表现的基础。系统根据一个供应商在主标准上的得分来计算他的总分。你可以根据若干个你认为重要的主标准来评估供应商。主标准的分数比总分更准确地说明了一个供应商的表现。
现在不管什么行业,到最后做数据分析的时候,都会关注一个问题,那就是用户粘性的问题,那么大家有没有思考过,我们为什么要关注这个问题呢?我们在讨论用户粘性的时候,讨论的是什么呢?接下来就给大家介绍一下什么是用户粘性,并对用户粘性的算法做进一步探讨。
这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询(即:对于大多数 BI 查询),更多的表传递会显著降低性能。
将问题转化为对一颗多叉树的遍历,而这里每个数字都有+与-的两种选择,因此这里是构造成二叉树。
注:关于能源生产总量最权威的解释应该是国家统计局官网。能源生产总量:指一定时期内,全国一次能源生产量的总和。该指标是观察全国能源生产水平、规模、构成和发展速度的总量指标。一次能源生产量包括原煤、原油、天然气、水电、核能及其他动力能(如风能、地热能等)发电量,不包括低热值燃料生产量、太阳热能等的利用和由一次能源加工转换而成的二次能源产量。
利用函数的思想对问题进行建模,令y=f(x)表示满足题目要求的正整数x有y种不同的写法。则f(5)=6表示的是满足题目要求的整数5共有6种不同的写法。由于函数的自变量取值为自然数,因此可以将函数表示为:y=f(n),其中n为自然数。
在前面我们讲过简单的单因素方差分析,这一篇我们讲讲双因素方差分析以及多因素方差分析,双因素方差分析是最简单的多因素方差分析。
分组查询是一种 SQL 查询技术,通过使用 GROUP BY 子句,将具有相同值的数据行分组在一起,然后对每个组应用聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG等)。这允许在数据集中执行汇总和统计操作,以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要,提供有关数据分布和特征的洞察。
财务会计都出了新准则,但是感觉成本似乎没跟大上,如果按国内成本会计的这些概念去设计系统,估计系统会不好使用, 在处理制造费用,辅助生产成本和基本生产成本的结转上,SAP有些做法和国内成本会计采用了不同的思路.一直想整理一下SAP成本模块设计的一些比较好的东西,比如使用初级要素和次级要素,国内软件财务和成本数据不分离,成本流转时比如动力厂的供电车间所有的费用SAP可以以次级要素科目电或作业类型-电分配到其它车间,其他车间看到的只是电一个次级科目,这样非常明了,报表取数非常清晰。 ERP的成本模块如果象合并系统
导读:小丘哥哥最近学习维度建模,整理了一些学习心得,跟大家一起分享一下,相互学习,共同进步,感觉好文章底部点个赞,鼓励一下小丘哥哥哈哈。
在日常的运营管理中,我们经常会遇到想要查看某个时间段的用户在下一个时间段的复购情况,而且时间段是任意的,可以按月,可以按周,可以任意选择时间段,那么这个该如何用Power BI实现呢?
Pandas是一个开源的Python库,提供了高性能、易用和灵活的数据结构,用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上,使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame,可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性,使得数据处理变得更加直观和方便。
假设某公司在 2020 年 12 月有活跃客户 100 人,而在此后的一年中只要有销售额,就算该客户在此后的一年为留存客户。那么,对于试着给出对任何年月的活跃客户计算其在未来一年的留存数以及留存率。
本文将通过分享多种方法,包括成功的与失败的尝试,来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。
游标--数据的缓存区 游标:类似集合,可以让用户像操作数组一样操作查询出来的数据集,实质上,它提供了一种从集合性质的结果中提取单条记录的手段。 可以将游标形象的看成一个变动的光标,他实质上是一个指针,在一段Oracle存放数据查询结果集或者数据操作结果集的内存中,这个指针可以指向结果集任何一条记录。 游标分静态游标和REF游标两类,静态游标包含显式游标和隐式游标。 显式游标: 在使用之前必须有明确的游标声明和定义,这样的游标定义会关联数据查询语句,通常会返回一行或多行。打开游标后,用户可以利用游标的位置对结
一、事实表基础 二、事实表设计规则 三、事实表设计方法 四、有事实的事实表 五、无事实的事实表 六、聚集型事实表
互联网的用户是存在一定的生命周期的, 每一个产品都会经历去获取用户, 用户成长, 用户不断成熟, 然后用户衰退的过程。
某音某团某节面试时,经常会问到连续登录问题,这个问题看似简单,属于那种“一看就会,一做就懵”的问题,网上分享的一些解题思路,逻辑上比较复杂,今天笔者来分享一种简洁而通用的解题思路,应付此类问题变得游刃有余。
在众多的客户关系管理分析模式中,应用最广泛的就是RFM模型,它可以通过一个客户的近期购买行为、购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述客户的价值情况。
在企业的日常运营中,物品采购是一个常见且重要的活动。有效的采购管理不仅可以确保企业及时获得所需物资,还可以控制成本、提高效率。Microsoft Excel是一个功能强大的工具,它可以帮助我们创建和管理物品采购表。本文将详细介绍如何使用Excel创建一个物品采购表。
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