回复博友:初学ERP的建议

ERP学习指南
本文提供了ERP学习路径建议,包括基础知识的学习、实践经验的积累及提高阶段的方法。对于初学者来说,了解ERP概念及其发展历程至关重要。
有博友给我回复,如何学习ERP,对于初学者或入门级的人应该从哪里入手.
 
我很乐意给他们答复,当然只能凭着我个人的体会和经验,或许并不是太正确。我也不会以我自身的例子向他们讲述,毕竟每个人境遇是不同的,不具有可比性。
 
我们集团下面的有个事业部找了一个**理工大学毕业的刚毕业不久的人,让他进到企业信息管理部门,事业部总经理和我商量给他培训培训。我给他提了这么一些建议:
 
首先,去了解ERP,网络上的资料很多,可以告诉你什么是ERP,以及ERP的来源和发展。学习应该靠自已,大学里学的东西不是太实用,特别是很多大学毕业生都无法把实践和理论结合起来,而且这里面还有理解的问题,很多知识都是在实践中体会并理解,最后才能转换成自已所拥有的知识。上帝是很公平的,只有让努力的人才能收获。当然,初学者去学习ERP理论,可以说有60%以上都是不太理解,我说的理解是指真正意义上的灵活运用。尽管字面上是看懂了。
 
了解了ERP是什么东西以后,就涉及到了如何学习ERP,理解ERP,考虑如何做ERP了。这一步很关键,这需要提供一定的平台来实践和验证。最通常的就是进入一家正在使用ERP的企业,然后在工作中不断地汲取。当然,并不是每个人都需要在企业里面锻炼。那么,可以去搞一些ERP程序,在自已的电脑里安装起来,然后按企业管理流程跑一跑数据。如果靠自已去学习,往往会因为对企业管理流程不太熟悉,而仅仅过一遍数据流程,所以真正学到的还是比较少的,换句话说,效果将不太明显。
 
掌握了基本的ERP知识,理解了ERP的基本流程,接下来就是提高阶段了。提高阶段实际是需要不断的积累的,所以通常一个相对合格的顾问工龄应该是在3年以上的。提高阶段有比较多的方式。可以进入专业的ERP软件公司,也可以进入比较规范应用的ERP企业。当然,最好的是有老顾问或者说有经验的顾问带,这样成长是很快很快的。
 
最后,说说ERP就业者的现状吧。目前企业里面的普通ERP顾问月薪大约在5K左右。对于初学者来说,将只有2K或3K左右(文凭高一点的),经验比较丰富的顾问可以达到8K,R3的顾问例外,因为他们的英语好哦,加了一个优势,SAP软件也卖得贵,水涨船高,大约年薪在120K-200K左右。很小一部分特殊的例外了。总体来说,ERP顾问还是相对较缺,中国大陆的企业发展比较快,其实很多企业都缺。在中国真正水平好的顾问不是太多。
 
还有就是考试认证啦,SAP每个产品都可以考试认证。通过认证的顾问软件公司和企业都比较能接受。努力吧!ERP前途是光明的
 
 
 
 
 
 
 
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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