在领域驱动设计的案例中，仓储的设计是很具有争议性的话题，因为仓储这个角色本身就与领域模型和基础结构层对象相关，它需要序列化领域对象（应该说是聚合），然后将其保存到基础结构层的持久化机制。于是，在领域驱动设计的社区中，存在两种观点：1、领域模型不能访问仓储，理由是：仓储需要跟技术架构层打交道，在领域模型中访问仓储就会破坏领域模型的纯净度。需要使用仓储的，需要在领域模型上加上一层，比如Applicat
接着上一篇文章介绍了数据仓库的发展历史和基本概念，本文将着重介绍数据仓库的主流建模方式——维度建模。01 业务分析与维度建模常见的业务分析过程，包含对分析对象的定性分析和定量分析。维度建模在确定一个主题后，会将数据存储在事实表和维度表。对比下这两个分类，非常巧合的，在维度模型里面维度表存放的是分析主题的属性，对应于定性分析；而事实表中存放的是属性组合下的数量度量，对应于定量分析。以分析销售主题为例
文章作者:环球物流咨询首席咨询顾问—黄尧笛仓储物流的设计在目前还没有一个统一的标准，之前公众号中总结了仓储设计的方法与设计目录，也有一些整理出来的仓储设计参考参数。有不少设计人员也觉得这些内容比较适用，我们也整理了之前公众号中的几个关于仓储设计参数的表格，供大家参考。另外，对于仓储设计我们目前也有一套完整的方法体系，不过仓储设计在每个行业的细节处理上都有一定的差别，如对此有兴趣的朋友
SSM智慧仓储数据分析系统摘 要科技进步的飞速发展引起人们日常生活的巨大变化，电子信息技术的飞速发展使得电子信息技术的各个领域的应用水平得到普及和应用。信息时代的到来已成为不可阻挡的时尚潮流，人类发展的历史正进入一个新时代。在现实运用中，应用软件的工作规则和开发步骤，采用Java技术建设智慧仓储数据分析系统。本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的智慧仓储数据分析系统，完成系统
数据仓库项目是一个复杂的过程，项目的开发涉及到多方面的问题和风险：技术风险、数据质量问题、项目管理问题，但最项目中中最隐蔽、最容易忽略、最难控制的一环，就是需求的调研和分析。需求分析不深入、不准确的结果就是系统完成后没有人愿意使用它。因此我们要采取有效的措施的来避免这种情况。 二、需求分析的原则1、 让用户参与，尽力让用户的高层参与，双方要紧密配合2、 要迅速、全面的理解用户的业务及工作流程3、
近年来，仓库管理的信息化程度正在不断的发展，形成了稳定的数据采集流程。对收集上来的数据，现阶段很多公司还缺乏一定的分析应用能力，人们印象里好像将一对数据做成高大上的图表，数据分析就完成了。 然而我们心里都清楚，这并没有什么用。数据分析应用得当，事实上可以知道企业的很多经营活动，但这项技能往往似乎仅仅在大公司里才会受到普及，普通企业难以体会到数据分析带来的好处。本文搜集整理了一些在仓库现场
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2023-07-10 15:11:04
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一、数据仓库是什么？数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。二、数据仓库有哪些特点？1、效率高数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图数据仓库作为数据分析基础数据分析基础方法趋势分析和比较切片和分块切片和分块向下钻取分析向下钻取数据：指从一个汇总数据开始麻将该汇总数据分解成一组更细致的汇总数据。通过获取汇总数据下的细节数据，管理者可以知道究竟正在发生什么事，特别是汇总数据在哪里出现异常。跟踪关键性能指标的能力：关键性能指标能表明公司的运转情况，甚至能表
对于数据分析，有一句话说得非常好：SPSS、SQL之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，还要对相关业务背景有深入了解，对客户或业务部门的需求有清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在真空环境下进行分析
作为一名数据分析师，一个明晰而客观的职业规划自然是少不了的。人生人生本来就应该提前做好准备，不然我们如何发现机会并抓住机会。很多人常常抱怨自己运气太差，好的机会摆在面前总是被别人抢走，真的只是这样吗？是运气太差，还是你能力不行。虽然如今的大数据分析市场发展迅速且在一直扩大，但竞争的对手也在同时剧增，僧多粥少的现象早已司空见惯。一个好的数据分析师，一个清醒的数据分析师，一个有志气
# 规划数据分析软件
数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，它帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，帮助决策者做出正确的决策。为了更高效地进行数据分析，规划数据分析软件应运而生。本文将介绍规划数据分析软件的概念、功能和示例代码，并展示其在实际应用中的价值。
## 什么是规划数据分析软件？
规划数据分析软件是一种用于处理和分析数据的工具，它能够帮助用户对数据进行规划、整理、处理和分析，从而得
# 钢厂仓储零库存大数据分析案例
## 引言
在现代工业中，仓储管理是提升企业竞争力的重要环节。尤其对于钢铁行业，大量成品和原材料的储存对企业运营效率和成本控制至关重要。通过实施零库存管理策略以及运用大数据分析，钢厂可以极大地降低存储成本、减少资金占用，并提升客户服务满意度。
## 零库存管理的概念
零库存管理是一种以降低库存成本为核心思想的管理方式，通过实时数据分析，准确预测市场需求，从
文章目录一. 大数据概览1.1 扩展的 RDBMS 结构1.2 MapReduce/Hadoop 结构1.3 大数据结构比较二. 推荐的应用于大数据的最佳实践2.1 面向大数据管理的最佳实践2.2 面向大数据结构的最佳实践2.3 应用于大数据的数据建模最佳实践2.4 大数据的数据治理最佳实践参考: 一. 大数据概览 什么是大数据 ？所谓的 “大” 实际上并不是大数据的最有趣的特征 。大数据是结
最近有不少同学向咨询有关大数据分析职业发展的问题，由此可见，随着大数据分析的飞速发展，大数据分析职业也成为很多同学关注的目标。不要急，这就给大家介绍大数据分析的职业发展。 一、为什么要做大数据分析师 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，
做什么事情都要有流程，要知道做什么，怎么做，of course，BigData也不例外。明确分析目的和思路——>数据收集——>数据处理——>数据分析——>数据展现——>报告撰写明确分析目的和思路通俗的说就是你要做什么，你要怎么做，你要做成什么，你要解决什么问题，你的思路是什么。 把需要进行数据分析的事情，拆解成一段一段的来完成，（先给自己定个小目标，挣他一个y,哈哈
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2023-08-21 17:35:45
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规划仓储物流系统，第一步是流程环节，更进一步的是数据的收集。 许多供应商为客户提供的更多是流程环节方面的梳理服务，很少对于数据的分析与整理提供服务并纳入到系统的设计当中。 需要注意的是：数据分析的结果并不是直接应用于设计，而是要据此提出设计指标。 其中，有些数据的变化是比较缓慢的，如产品特点、订单结构、品项数、作业方式等；有些却会变化剧烈，如设计指标等。 据
搭建数据分析业务工作流程之前我们介绍了数据分析首先要有数据、其次会使用相应的工具分析，最后一定要给出业务决策建议。那么数据分析是如何来推动业务发展呢？在做数据分析时，需从业务角度切入进去，把整个业务条线的流程梳理清楚。我们需要熟悉：客户怎么来、客户的流向是怎样的、需要什么功能来引导客户、怎样维护管理客户、怎样促进成交等流程。只有找到业务流程中的重要节点，才能精准地发现业务上可能存在的问题，进而针对
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2023-08-26 20:21:09
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根据IDC数字宇宙研究，到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息。要从如此大量的信息中寻找见解，就需要无缝采用大数据技术，更强的数据安全性，以及将AI，机器学习以及认知技术应用程序与业务运营相集成。这就要求对正确的基础架构以及熟练的人才进行投资，以确保精确使用大数据和分析平台。 值得注意的是，中国是十大数据分析市场之一，大数据分析行业预计到2025年将增长八倍，从目前的20
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2023-08-13 14:05:54
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三、有效的数据准备工作 “不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。”用这句古训来形容信息化项目实施的基本工作的重要性再恰当不过了，在项目实施过程中，基础数据准 备工作千头万绪、工作量最大、耗时最长、涉及面最广、最容易出错，是一项艰苦细致的工作。如何做好该项工作，笔者认为从下面四个方面来进行。第一步：弄清有哪些数据要准备 信息化项目实施所需要准备的数据比较多，大致可归纳为两类：静态数据和动态数据
好久没更博了，说明学习进度太慢了。 一 实施目的用抓取的数据包做统计分析，分析出行为的特征信息，用于进一步的网络诊断 二 实现思路对已经抓取和解析的大量的数据包，进行数据清洗和初步过滤，处理成半结构化的数据，导入到HDFS分布式文件系统中，做进一步的统计分析、信息检索、快速查询。具体采用Hive做统计特征的计算，Hbase作为详细信息的快速查询，Splunk
