思迈特软件Smartbi适用于哪些用户群?能为客户带来什么价值?

思迈特软件Smartbi是一款适用于各行业、各岗位的企业级商业智能平台,提供实时KPI监控、管理驾驶舱和自助分析功能,助力决策者、管理者和一线员工提升工作效率。其优势包括简化开发过程、提高开发效率、降低维护成本,支持零编程的报表创建,以及灵活的数据分析。Smartbi通过强大的分析工具和可视化定制能力,满足不同用户需求,实现数据的深度洞察和快速响应。

思迈特软件Smartbi是企业级商业智能大数据分析平台,已广泛应用于银行、保险、证券、大中型企业、政府、电信、电力、航空等多个行业,它整合了各行业的数据分析和决策支持的需求,可以给企业中各级人员带来不同的体验和价值。Smartbi为企业中每个工作岗位、每个人提供必备的BI能力,将“数量化管理文化”从神经中枢贯彻到神经末稍。

思迈特软件优势在哪?下面从两个角度来说明思迈特软件Smartbi企业级商业智能大数据分析平台适用的用户群及为客户带来的应用价值:

一、思迈特软件优势在哪?从最终用户角度来看

根据权限和访问的数据等级不同可以分为以下几类用户群体:

决策者:思迈特软件Smartbi基于一手数据的分析,提供企业内部关键性指标KPI的实时监控,可以帮助决策者对业绩进行深入洞察,进行协同工作,帮助企业将低关联、低价值的信息转化成高关联性、可操作的洞察力。找出市场趋势、经营的问题,发现市场新机会,提升企业竞争优势。

管理者:思迈特软件Smartbi帮助企业建立基于目标管理的KPI体系,帮助经理们更好的利用MBO这一管理技术监控业务。提供非常直观的管理驾驶舱,将企业的决策与管理量化为一套可执行的绩效体系,使企业管理系统进入一个新的领域,为管理层提供“一站式”(One-Stop)的绩效监控和分析系统。使目标管理体系更加高效、更加有执行力。

一线员工:思迈特软件Smartbi具备可视化的定制能力,通过友好的界面轻松地拖拽数据项,最终用户自己可以快速地创建查询和报表。一线员工可以轻松的从数据库中访问、浏览和探察数据;满足一线员工自助式、零编程、快速地定制查询。

在这里插入图片描述

二、思迈特软件优势在哪?从开发过程角度来看

使用思迈特软件Smartbi商业智能大数据分析平台,在软件开发过程中,可以革命性的加快开发速度,提高软件的稳定性并做到随需应变;在软件交付后,可以大大的降低维护难度,提高最终用户的满意度。

对开发商和集成商而言:思迈特软件Smartbi操作简单、分析功能丰富,灵活面对需求变更。首先,不需要对每个查询需求单独开发页面,只需要简单的拖拽就可以生成功能强大的分析报表;其次,当客户提出需求变化时,只需要更改报表定义即可实现。使用思迈特软件Smartbi,不但降低了项目的开发成本,而且减少了项目后期的维护成本。

零编程,向导式、拖拽式的报表平台,开发效率极大提升;

专业的分析工具,内置多种展现方式及分析方法,开发成本低;

开发内容标准、一致,易维护,保证质量;

统一的管理平台,方便、高效地提供权限管理、系统集成方面的支持;

完善的系统架构,数据层、逻辑层、展现层、应用层,概念清晰、互相协作;

对企事业的IT部门和信息系统管理员而言:使用Smartbi可以提高工作效率、降低工作量。这类用户在维护IT系统之余,还要满足业务人员或者领导提出的各种各样的报表浏览需求,工作很繁琐。使用思迈特软件Smartbi之后,面对新的业务需求,可以通过简单拖拽迅速抓取数据,并通过Web方式共享给业务人员使用,提高了工作效率,降低了工作量。

对有管理需求的业务人员而言:思迈特软件Smartbi可以实现自助分析,并且使用简单,操作灵活。这类客户他们要经常性的对数据进行灵活分析,要抓取的数据经常是变动的,不是几张报表能够满足。他们希望一个能够自己操纵的,灵活而简单的系统,来抓取自己需要的数据。使用思迈特软件Smartbi,只需要IT人员协助完成语义层定义,业务人员即可随心所欲地进行数据的查询分析。

面向业务元数据,自助取数,快速地获取需要的数据,无需漫长等待;根据分析需要,灵活地对数据进行二次分析及直观的图形展现,满足业务需求不断变革的需要。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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