CRM系统不仅仅是一种技术,也是面向企业的客户管理系统.客户关系管理软件可以帮助销售员快速地找到客户信息,帮助销售员跟踪客户直到完成订单.为提高企业销售效率,CRM被越来越多的企业所采用. 那么,作为企业必备的销售管理软件,CRM软件有哪些优缺点呢? CRM软件的优点: 1.客户管理 作为CRM客户管理软件,它能够管理储存在CRM中的客户信息.通过客户管理,销售人员能够获取实时.完整的客户信息,比如客户公司的联系人.商机和任务等,帮助销售人员实现更多成交,提高企业的收益. 2.销售自动化 销售自

使用maths3函数进行简单的数据统计性描述: 使用场景:本地,直接运行就可以: 具体后面有个性化的需求,可以再修改~ package com; import org.apache.commons.lang.math.Range; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.commons.math3.stat.StatUtils; import org.apache.commons.math3.stat.desc

1. 常用函数库   scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具,scipy.stats以前有一个models子模块,后来被移除了.这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包.  scipy的stats包含一些比较基本的工具,比如:t检验,正态性检验,卡方检验之类,statsmodels提供了更为系统的统计模型,包括线性模型,时序分析,还包含数据集,做图工具等等. 2. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途  夏皮罗维尔克检验法 (Sh

在R中,summary()是一个基础包中的重要统计描述函数,同样的在dplyr中summarise()函数也可以对数据进行统计描述. 不同的是summarise()更加的灵活多变,下面来看下summarise这个函数 summarise(.data, ...) 其灵活性和其他dplyr函数一样,主要在于条件的使用上 下面看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang",&quo

场景描述 当前的企业信息化建设主要包括ERP系统.OA系统等.企业希望实现信息系统数据的整合,对企业资源进行分析汇总,方便对企业相关数据的掌控从而便于对业务流程进行及时调整监控. 但是由于系统间数据的组合众多,对于数据的分析维度也有太多选择,由于人力和系统的支持度问题,对于这些可能性的维度都进行数据分析显然并不现实,那么一个销售行业如何针对行业特点.选定维度分析数据呢就成了一个需要思考的问题. 本文将结合目前收集到的销售行业的相关成功案例进行分析,找出销售行业的一些关键性维度供数据分析规则制定者

记一次完全独立完成的统计分析系统的搭建过程,主要用到了PHP+Hadoop+Hive+Thrift+Mysql实现 安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0

原址:http://www.cnblogs.com/wicub/p/6094045.html   安装 Hadoop安装: http://www.powerxing.com/install-hadoop/ Hadoop集群配置: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ Hive安装: https://chu888chu888.gitbooks.io/hadoopstudy/content/Content/8/chapter0807.htm

1.zookeeper搭建 Kafka集群依赖zookeeper,需要提前搭建好zookeeper 单机模式(7步)(集群模式进阶请移步:http://blog.51cto.com/nileader/795230) Step1: cd /usr/local/software jdk-8u161-linux-x64.rpm链接:https://pan.baidu.com/s/1i6iHIDJ 密码:bgcc rpm -ivh jdk-8u161-linux-x64.rpm vi /etc/prof

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②

1,统计数据的基本情况,包括微博总数,用户总数,最活跃和最不活跃的用户id #!/bin/sh source_dir=/home/minelab/data/DATA source_file_name=userinfo_00_au_1_out source_file=$source_dir/$source_file_name #source_file=test.src out_dir=/home/minelab/liweibo/daV out_file_name=basic_satic.txt o

介绍 在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析. 知识点 数据处理 数据可视化 中文分词 文本聚类 数据概览 本次课程的数据来源于运行过程中产生的真实数据,我们对部分数据进行了脱敏处理. 首先,我们需要下载课程数据集 courses.txt. 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1PTFtUw4wTaVZikK9iWBRtA 提取码:fikr 下载之后,可以通过 head 命令预览数据文件的前 10 行. !head -10 courses.

一.Druid概述 1.Druid简介 Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入.低延时.高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力.在大数据分析.实时计算.监控等领域都有相关的应用场景,是大数据基础架构建设中重要组件. 与现在相对热门的Clickhouse引擎相比,Druid对高并发的支持相对较好和稳定,但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色,但是对高并发支持不够友好,需要做好很多服务监控和预警.大数据组件中OLAP引擎的选型有很多,在数据

desc stud; 名称   空值       类型           ---- -------- ------------ ID   NOT NULL NUMBER(38)   NAME          VARCHAR2(30) desc sc 名称  空值       类型         --- -------- ---------- SID NOT NULL NUMBER(38) CID NOT NULL NUMBER(38) desc course 名称    空值      

# 下载文件cd /usr/local/software wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.1.zip yum install unzip -yunzip elasticsearch-6.2.1.zipcd elasticsearch-6.2.1/ #添加用户adduser elasticsearch#给用户赋值echo elasticsearch | passwd --stdi

kibana安装 1.到官网下载kibana: cd /usr/local/software wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.1-x86_64.rpm 2.安装 rpm -ivh kibana--x86_64.rpm 3.修改配置文件 /etc/kibana/kibana.yml server.port: server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.url: &qu

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

1.统计分析 统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析 集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量 指一组数据向某一中心靠拢的倾向,核心在于寻找数据的代表值或中心值 —— 统计平均数 算数平均数.位置平均数(加权平均值) (1)算术平均数 .加权算术平均数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 1.集中趋势度量

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节, 介绍数据库的统计分析: Statistics–数据特征统计分析 在了解数据库如何做查询优化前,我们先讲一下数据库如何做数据特征分析.没有数据特征分析的数据库不是优秀的数据库. 如果你不指令数据库分析数据,

思迈特软件Smartbi具有完善的安全管理体系,Smartbi权限安全管理系统它可以控制用户功能权限.数据访问权限.资源访问权限.Smartbi权限安全管理系统支持按用户.用户组.角色进行管理:支持多套应用系统共用同一套用户管理系统:支持多级用户管理体系. 用户管理包括用户.用户组.角色的管理. 用户管理:用户是登录系统的基本单位,一个用户可以属于多个用户组或机构. 用户组管理:用户组支持多个组织机构,一个用户可以属于多个机构. 角色管理:角色是一组权限的集合,通过给用户或用户组赋予角色,使之获

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有