管理信息系统案例分析:案例一:广州某知名面粉厂原料库存管理。工厂一直非常重视原材料采购管理。早年引入ERP管理，每月召开销售、生产、采购联席会议，制定销售、生产、原材料采购计划。而采购部门则努力满足生产部门的需求，将库存控制在两个月的生产消耗之下，大幅降低了原材料成本。但从2000年下半年开始，国内外小麦价格大幅上涨，一年内涨幅接近30%。但由于市场竞争激烈，不能同时提高面制品价格。为了维持其业务和市场份额，工厂不得不购买价格更高的原材料，同时生产和销售价格相对较低的产品。它生产销售越多，亏损越多，导致当年亏损严重。
5、金融领域7大数据科学案例7金融领域的数据科学案例1金融领域有哪些典型的数据问题？2金融领域有哪些数据科学方法？近年来，数据科学和机器学习应对一系列重大金融任务的能力已经成为一个特别重要的问题。公司希望更多地了解技术带来的改进，以及它们如何重塑自己的商业战略。为了帮助你回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。它们涵盖了从数据管理到交易策略的所有业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。
在过去几年中，处理风险管理的方法发生了重大变化，改变了金融部门的性质。以前从来没有，今天的机器学习模型定义了商业发展的载体。风险可能来自许多方面，如竞争对手、投资者、监管者或公司的客户。此外，风险和潜在损失的重要性可能不同。因此，主要步骤是识别、优先排序和监控风险，这是机器学习的完美任务。
6、国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?国内数据挖掘，大数据的应用主要包括以下几类:1。电子商务推荐系统。基本上都是基于协同过滤的推荐系统:背后的算法是基于内容、用户行为、产品等等。2.另一种方法是分析网络用户的行为。来分析用户在网站上的点击行为。从而为产品设计和产品改进提供指导。3.当然，目前文本挖掘非常流行，因为以前是点击流数据，很少提取用户评论的文本信息，主要是使用Google和垂直搜索引擎，比如排序。
根据搜索研究公司comScore的数据，仅在2012年3月，谷歌处理的搜索词数量就达到了122亿个。与大多数其他公司相比，谷歌的规模和范围赋予了它更多应用大数据的方式。想了解更多大数据挖掘，推荐CDA数据分析师课程。课程内容兼顾了解决数据挖掘过程问题的横向能力和解决数据挖掘算法问题的纵向能力的培养。
7、06决策树-案例一-鸢尾花数据分类、卡方检验这个案例还是用虹膜数据分类的数据。数据路径:/data/iris.data数据格式:数据解释:1。介绍头文件feature_selection是包feature_selection中用于特征选择的方法，帮助我们在k个最佳特征feature_selection chi2卡方检验中选择方法，也就是说使用chi2方法帮助我们在选择中选择最佳的k个最佳特征。
8、求管理决策案例请到管理案例分析区。参考以下管理决策案例，希望对你有用。中国电信:进入新世纪以来，中国电信企业正在逐步探索和尝试流程重组，普遍采用“先试点，后推广”的模式。流程再造的主要范围在于七个流程:客户管理、产品管理、网络规划建设、网络运维、战略管理、财务管理、人力资源管理。客户管理流程在客户管理流程中，电信企业普遍关注大客户的管理。
我们在客户管理过程中的关键措施包括:对大客户按地区、行业、产品进行多维度细分，通过定期、定性、定量分析，分析大客户的发展趋势和未来业务需求，制定个性化需求计划，从自身发展战略和竞争环境的角度，设计严谨、可持续的客户发展计划。通过提供前瞻性的服务和产品，通过成本效益分析，根据大客户能够带来的收入、利润和增长趋势进行差异化，成功实施大客户管理流程，可以为电信企业挖掘大客户的消费潜力，使大客户能够带来平均5%至10%的额外收入。
9、决策制定过程八个步骤的经典案例在决策过程中，他的行为可以说是教科书级别。他卖掉碧桂园的事件在营销界广为流传。1、明确问题杨国强刚创业的时候低价买了很多荒地，然后开始以“碧桂园”的名义进军房地产，但可惜当时内地楼市泡沫破裂，碧桂园4000户只卖出了3户，几乎成了烂尾楼。当时王志刚一眼就看出了核心问题，其他买房行为乏善可陈，没有卖点。
3，收集有用的信息那时候网络还不太发达。为了了解客户群体真正想要的是什么，王志刚挨家挨户地询问，做记录，调查了很多有用的信息。4.创造各种可能的解决方案为了把碧桂园打造成贵族社区，他提出了很多大胆的想法，比如在社区周围建设商业中心，把社区改造成交通中心，把社区改造成面积巨大、功能齐全的“小社区”。
10、数据可视化的16个经典案例【数据可视化】本文编译自:RossCrooks数据可视化是指将数据以一种可视化的形式呈现出来，比如图表或地图，帮助人们理解这些数据的含义。观察数字和统计数据的转换，不容易得出明确的结论。人类大脑处理视觉信息的能力比文本更强，因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮助你更容易地解释数据模式、趋势、统计数据和数据相关性，这在其他呈现方式中可能很难找到。
几个世纪以来，人们一直使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式数据可视化相对更高级:人们可以使用计算机和移动设备深入这些图表和图形的具体细节，然后以交互式的方式改变他们看到的数据和处理数据的方式，我们必须以符合逻辑且易于理解的方式呈现数据。然而，并不是所有的数据可视化工作都同样有效，那么，如何组织数据使其具有吸引力并易于理解呢。
