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供应链大数据分析
数据探索性分析： 进行数据探索，发现数据中的模式、趋势和异常情况，以帮助理解供应链中的问题和机会。建立模型和预测： 如果需要预测供应链中的趋势或结果，可以建立适当的模型，如时间序列模型、回归分析等。
研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。
预测需求：通过分析历史销售数据、市场趋势和消费者行为，预测未来需求，从而帮助企业合理制定生产计划和库存策略，避免过剩或缺货问题。
sas分析与大数据分析区别
1、难度。sas是全球最大的私营软件公司之一，是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件。该软件操作繁琐，难度很大，大数据分析需要做的就是点击鼠标选菜单，难度很小。开发时间。
2、数据存储不同 传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
3、从而为业务决策提供可靠的依据。因此，大数据和数据分析虽然存在一定的关联性，但它们的概念和目的是不同的。大数据是数据的***，数据分析是对这些数据集进行处理和分析的过程，两者都是数据领域中非常重要的概念。
4、大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同 大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。
5、大数据分析软件有很多，每种软件都各有利弊，根据自己的分析对象，找出合适的分析软件，以下便是常用的数据分析软件： SAS统计软件 SAS软件系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
大数据分析软件有哪些
友盟+是最常用的APP分析软件，友盟+作为一款自助式分析工具，主要功能包括：App用户统计、用户行为分析、行业看板、用户运营工具。
Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
Tableau，连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。Tableau功能强大，注重细节，倾向于较专业的数据分析师，只要数据预先处理好，就可以制作很多绚丽多彩的信息图。
大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。
sas数据分析异常值怎么处理
对于缺失值小于30%，就让其变量的缺失值跟其他值一起做异常值处理。第二就是针对判定为异常值观测不会就直接删掉，而是先输出该观测，等到全部的变量做完了异常值检查之后，再判断这个观测出现了几次的异常。
可以在数据菜单中把异常个案标先出来，步骤是：数据——》标志异常个案，个案识别变量可以取数据集中取值不同的变量。
和 Diastolic 两组变量的极值，输出排序到5的，结果 很简单，我上不了图，你自己肯定能看懂。不过这不应该算是严格异常值检验吧。建议 Glimmix或者别的过程，看学生残差是否有大于3或小于-3的，以判断是否有异常点。
异常值也称离群值，具体地说，判断标准依据实际情况，根据业务知识及实际需要而定。
大数据分析哪个软件做的好
1、PythonPandas 正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。
2、hihidata：比较小众的数据分析工具，三分钟就可以学会直接上手，无需下载安装，直接在线就可以使用。Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的，计量经济学中经常用到。
3、SPSS for Windows软件分为若干功能模块。可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。