打工人!政务、人力、制造业等行业超实用的40套报表模板来啦

亿信ABI是一款适合零代码基础用户的数据分析软件。通过简单的四步法——新建报表分析、选择模板、修改数据和保存预览,用户可以快速创建专业级的可视化报表。软件内置40多个涵盖多个行业的模板,帮助用户提高工作效率。

在技术飞速发展的过程中,人们越来越怀疑传统的数据分析方法。可以通过对商业智能的各种误解来解释这一点,如今,这种误解正在作为有效的真理传播。例如,数据仓库已达到其目标。而数据质量似乎也正在失去其相关性,这是由于有意放弃数据建模和一个事实点。但是,对项目日常生活的特定看法揭示了不同的形象。人工智能(AI)、机器学习、实时、自助服务——这些只是目前数据分析中讨论的一些术语。对新技术和新流程的大肆宣传常常给人留下这样的印象:“过时的”现在是多余的。因此,商业智能在很大程度上已经从关于趋势和重要话题的讨论中消失了。当我们讨论这种经典的数据分析形式时,我们通常谈论的是缓慢和昂贵的。但这与事实相符吗?然而首先,重要的是要简。

让一个BI工程师交一份报表就能看出这个人的水平。没有对比就没有伤害,做出好看的报表虽然不能立马让你升职加薪,但如果能在短时间内可以快速制作一张可视化报表,大大提高你的办公效率,让领导看到你的工作能力!

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亿信ABI作为一款数据分析软件,面对小白零代码基础的用户群体,通过了解基础的使用教程,即可快速上手完成可视化报表。在创建报表分析时,我们既支持新建空白报表,让有设计基础的用户尽情发挥所长;又支持模板创建,并提供二次编辑功能,让零设计基础的用户快速制作一张专业的可视化报表。

亿信ABI5.2.4版本内置了40+报表模板,涵盖了银行、保险、房地产、安监、财务、人力、零售、制造等多个行业,只需要重新取数,直接套用,年底平时汇报都OK,助你轻松做出同事羡慕、领导点赞的高颜值可视化报表。

下面摘取部分内置模板进行展示

金融行业报表模板

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政务行业报表模板

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制造行业报表模板

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财务行业报表模板

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人力行业报表模板

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这只是冰山一角,由于篇幅有限,

就不一一列举,

那么,套模板,具体如何操作呢?话不多说,上教程,四步法,超简单!赶紧拿小本本记好。

第一步:新建报表分析

第二步:选择模板

第三步:修改数据

第四步:保存预览

打工人!政务、人力、制造业等行业超实用的40套报表模板来啦

 

这样一张可视化报表就轻松搞定啦

如果你也想试试,私聊我“数据分析”,即可获得模板。

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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