大数据分析标准功能点简介.doc
大数据-基本功能
大数据-基本功能【大数据-基本功能】一、概述大数据是指规模庞大且难以通过传统数据处理应用来进行捕捉、管理和处理的数据集合。
随着信息技术的发展和应用场景的不断拓展，大数据的应用正越来越广泛，其具备着许多基本功能，为企业和个人提供了更全面、准确的数据支持。
本文将重点介绍大数据的基本功能。
二、数据采集大数据的基本功能之一就是数据采集。
在众多数据源中，大数据应用有能力从各种渠道采集和获取海量的数据。
这些渠道包括传感器、社交媒体、网络日志、移动设备等，通过采集这些数据可以实时、准确地了解和监控用户行为、需求、趋势等信息。
例如，电商企业可以通过数据采集来了解用户对商品的喜好，从而进行精准推荐。
三、数据存储大数据还需要一个稳定、安全的数据存储平台。
数据存储是大数据的基本功能之一，其包括数据的持久化保存、备份和恢复等功能。
由于大数据量大、高速增长，传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储的需求。
因此，大数据存储通常采用分布式文件系统（如Hadoop）和云存储技术，确保数据的可靠性和安全性。
四、数据处理与分析大数据的价值主要体现在对数据进行处理和分析上。
数据处理与分析是大数据的核心功能之一，它能够对海量的数据进行清洗、整合、挖掘和分析。
通过数据处理和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值。
例如，金融机构可以通过对市场数据的分析，预测股票价格的波动趋势，从而进行交易决策。
五、数据可视化大数据处理和分析的结果往往很难直接理解和应用，因此大数据还需要通过数据可视化来将数据转化为可视化的图表、图像或动画等形式，以便于用户更直观、快速地理解和应用数据。
数据可视化可以帮助用户掌握数据的全貌，挖掘数据中的规律和变化趋势。
例如，航空公司通过数据可视化可以实时监控飞机的飞行数据，及时发现潜在的风险并做出相应的应对。
六、数据安全和隐私保护大数据中涉及到的数据量庞大，包含了各种敏感信息，因此数据安全和隐私保护成为大数据的基本功能之一。
大数据分析挖掘的主要目标功能
大数据分析挖掘的主要目标功能
（1）对数据的统计分析与特征描述
统计分析与特征描述可对数据本质进行刻画。
统计分析包括对数据分布、集中与发散程度的描述，主成分分析，相关性分析等。
描述结果可用散点图、直方图等展现。
（2）关联规则挖掘和相关性分析
如买牛奶也会买面包，这些商品构成了关联规则；购买电脑一段时间后购买内存卡等，这称为频繁序列模式。
（3）分类与回归
分类是通过对一些已知类别标号的训练数据进行分析，找到一种可以描述和区分数据类别的模型，然后用这个模型来预测未知类别标号的数据所属的类别。
分类模型有很多，如决策树、贝叶斯分类器、KNN分类器、组合分类算法等。
回归则是对数值型的函数进行建模，常用于数值预测。
（4）聚类分析
聚类分析是对未知类别标号的数据进行直接处理。
聚类的目标是使聚类内数据的相似性最大，聚类间数据的相似性最小。
每一个聚类可以看成是一个类别，从中可以导出分类的规则。
（5）异常检测或者离群点分析
数据集中包含的一些数据与数据模型的总体特性不一致，称为离群点。
离群点可以通过统计测试进行检测，如假定数据服从某一概率分布，看对象是否在分布范围内。
也可以使用距离测量，将与任何聚类都相距很远的对象当作离群点。
也可以用基于密度的算法来检测局部区域内的离群点。
大数据分析平台的使用指南
大数据分析平台的使用指南随着科技的发展和互联网的普及，大数据成为了当今社会中不可忽视的重要资源。
它具有广泛的应用范围，可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提升生产效率等等。
为了更好地利用大数据，许多企业和研究机构都开始使用大数据分析平台。
本文将为您介绍大数据分析平台的使用指南，帮助您更好地利用大数据来支持决策。
一、了解大数据分析平台的基本概念大数据分析平台是指为处理、存储和分析大规模数据而设计的软件工具集合。
它可以帮助用户轻松地从各种来源（如社交媒体、传感器、日志文件等）中收集、组织和分析数据。
同时，大数据分析平台还提供各种分析工具和算法，用于挖掘数据背后的价值和洞察。
二、选择合适的大数据分析平台在选择合适的大数据分析平台之前，您需要考虑以下几个方面：1. 任务需求：首先确定您需要解决的问题是什么，需要哪些功能来支持您的工作。
不同的大数据分析平台可能有不同的特点和功能，选择适合您需求的平台是至关重要的。
2. 性能和可伸缩性：考虑您的数据量和用户量，确定平台是否能够处理您的数据规模，并能随着需求的增长而扩展。
3. 安全性和隐私保护：大数据分析涉及到大量的敏感信息，平台应该提供高级的安全性特性和隐私保护功能，确保数据的安全性和合规性。
4. 用户界面和易用性：一个良好的用户界面能够提升用户的工作效率，减少学习成本。
因此，您需要选择一个界面友好、易于使用的平台。
根据以上考虑，您可以选择像Hadoop、Spark、Teradata等知名的大数据分析平台。
或者您也可以根据需求选择基于云端的数据分析服务，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。
三、平台的基本功能和操作流程当您选择了合适的大数据分析平台后，接下来需要了解平台的基本功能和操作流程。
以下是一个简单的操作流程：1. 数据收集：首先，您需要从各种数据源中收集数据，并将其导入到平台中。
数据源可以包括日志文件、数据库、传感器等。
车辆大数据介绍
停车场、加油站 高清视频
卡口图片数据
实时车辆 视频分析
算法集
图片二次 深度分析
算法集
车辆 解析 中心
3-11 车辆大数据功能-专项亮点应用-车辆交通事件分析
系统采用深度学习技术，利用大数据深度 挖掘等算法，自动检测定位驾驶员是否系 安全带、打手机，并对图片进行筛选分类
助力公安交警开展专项整治，对不按规定使 用安全带、接打电话等交通违法行为采取 “零容忍”的高压态势整治
不系安全带分析检索
打手机分析检索
昼伏夜 出分析
套牌车 分析
过车频 率分析
首次入 城车辆
车辆技战法 应用
车辆轨 迹刻画
同行车 辆分析
区域碰 撞分析
落脚点 分析
隐匿车 辆分析
3-10 车辆大数据功能-大数据车辆技战法
过车频率分析 同行车辆分析 昼伏夜出分析 套牌车辆分析 区域碰撞分析 车辆轨迹分析 落脚点分析 首次入城分析 隐秘车辆挖掘
上传图片 一键搜图
局部特征 标注
框选车灯局部特征搜车 相似度匹配查询 得出结果
原车检测率81%
精准找到原车
相似度排序
3-6 车辆大数据功能-车辆管控
车牌布控 图片布控 限行管控 高危区域布控
3-7 车辆大数据功能-车辆管控-车辆布控方式多样化
车牌布控
图片布控
简化布控操作流程、嫌疑车辆实时一键 式布控，车辆精准布控，实时预警
轨迹呈现演示图
指定时间范围内的车牌号码、时 间段、区域，按时间先后顺序展 示该车辆在此时间段内的所有过 车信息，并在GIS地图时空展示 车辆轨迹，研判分析。
大数据分析平台技术要求》
大数据分析平台技术要求》大数据分析平台技术要求1.技术构架需求为建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件，采用平台化策略。
基本要求包括：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。
实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。
采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。
2.功能指标需求2.1 基础平台本项目的基础平台包括元数据管理平台、数据交换平台和应用支撑平台，按照SOA的体系架构，实现对XX数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。
2.1.1 元数据管理平台根据XX的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。
具体实施内容包括：根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。
支持对元数据的管理，包括定义、添加、删除、查询和修改等操作，支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。
通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括：基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。
___：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。
数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。
元数据版本控制及追溯、操作日志管理。
2.1.2 数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。
实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。
大数据分析平台规划蓝图及功能介绍ppt课件
4
<目录>
? 1、数据体系架构介绍 ? 2、数据分析平台架构及范围介绍 ? 3、数据分析平台操作介绍
5
2.1 数据分析系统 -系统架构
应用展现层
业务 模型层
统一信息门户
浏览器
财务 分析主题
采购
工程
人力
分析主题 分析主题 分析主题
审批数据 分析
跨分专析业
综合统计
大分数析据
分析
应用 工具层
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析平台 预定义报表
规划中
管理变革 科研投入 专利技术 两化融合
省分绩效分析 绩效横向对标 国资委核任期考
国资委效经营绩
竞争力评价
技术创新 经营能力 人力资本 企业文化 市场规模
投资
资费…
省分 视图
绩效理管 综合价评
运营 管层理
关注 方向
关注 领域
投资 计划
采购 管理
转固 交资
投资 收益
项目 建设
采购 订单
资产 管理
效益 评估
?
? ? 预算执行分析 利润专题分析
? ? 总体投资分析 工程进度分析
合同执行分析 订单统计分析
? ? 成本控制分析 ? 项目信息分析
库存管理分析
7
? ? 资产专题分析 ? 项目转固分析
库龄分布分析
2.3 数据分析平台—分析主题
把集团战略转变为可衡量的目标和方法，包括财务、计划建设、采购、运营、人力、绩效等，通过全面的分析框 架，将企业愿景转化为绩效指标并层层细化、分解，落实到部门及岗位
系统 ERP 库存辅助
财辅系统 计划建设 运维项目
流程引擎 合同管理
大数据和数据分析
大数据和数据分析随着互联网和信息技术的迅猛发展，数据的数量不断增加，数据分析也逐渐得到了广泛的应用。
大数据和数据分析已成为当今社会的热门话题之一。
本文将阐述大数据和数据分析的概念、原理、应用和未来发展。
一、大数据的概念和原理大数据是指传统关系型数据库无法存储和处理的大规模、高速和多样化的数据集合。
它不仅包括结构化数据，如数字、文本和图像数据，还包括半结构化和非结构化数据，如电子邮件、社交媒体数据和日志文件等。
大数据的原理包括四个方面：数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
1. 数据采集数据采集是指收集大数据的过程。
它主要通过传感器、RFID、互联网和移动设备等技术手段进行。
数据采集需要收集海量的数据，这就要求数据采集系统具有高效、安全、准确的特点。
2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据存储到数据库中。
传统的关系型数据库无法满足大数据的存储和查询需要，因此出现了NoSQL等非关系型数据库。
非关系型数据库采用分布式存储、水平扩容、多副本备份等技术，保证数据的高可用性和可伸缩性。
3. 数据处理数据处理是指将存储在数据库中的大数据转化成有用的信息的过程。
数据处理需要使用一些专门的技术，如Hadoop、Spark、Storm等开源的大数据处理框架。
这些框架采用分布式计算和内存计算等技术，实现多节点的数据处理和分布式计算。
4. 数据分析数据分析是指根据已经处理好的数据，获取有价值的信息。
数据分析可以采用数据挖掘、机器学习、预测分析等技术，对数据进行挖掘和分析，得到有关业务运营、用户偏好等信息，为企业提供更加精细化的决策支持。
二、大数据和数据分析的应用大数据和数据分析在各行各业中都有广泛的应用。
下面列举几个典型的应用场景。
1. 金融领域金融领域是大数据和数据分析的重要应用领域之一。
金融机构可以利用大数据和数据分析技术实现风险管理、反欺诈、客户关系管理等功能。
例如，采用大数据挖掘技术可以发现金融欺诈行为，同时，利用数据分析技术可以实现客户画像，针对客户的需求推荐个性化的金融服务。
智慧诺思大数据分析服务平台 常用功能用户手册说明书
智慧诺思大数据分析服务平台常用功能用户手册哈勃智远（北京）科技有限公司2019版目录一、前言 3二、系统功能使用指导前台 32.1 系统登录 3 2.2 定制监测 4 2.3 事件分析 6 2.4 人物分析7 2.5 舆情报告92.6 检索中心12三、系统功能使用指导管理台123.1 栏目管理13 3.2 用户界面管理14 3.3 用户界面绑定管理15一、前言为了对用户使用提供指导，确保无技术门槛以易学易用为目标，依据系统功能，特制订此操作手册。
二、系统功能使用指导前台2.1 系统登录步骤一，在浏览器中输入访问地址：显示如下图所示：步骤二，输入用户名，密码点击登录按钮即可登录系统如输入用户名密码错误，系统会给予相应提示。
系统登录成功后，可见系统由三大部分组成，分别是检索中心、导航栏及导航栏下的定制功能菜单如下图所示：2.2 定制监测功能说明：系统提供强大的组合定制监测功能，包含信息定制、热点定制、饼状图定制、柱状图定制、趋势图定制、热词图定制等。
一般来说，提供用户试用账号后，工程师已经根据用户需求定制好用户关注信息。
用户拥有修改权限。
如何修改定制监测的内容，以下为在重点微博监测中，添加“改革开放”或者“习近平”为例进行定制监测内容的修改。
步骤一，鼠标放置修改按钮，左键点击后弹出修改窗口如下图步骤二，在关键词间关系输入“改革开放”“习近平”后点击保存按钮。
系统即自动将重点微博号关于“改革开放”和“习近平”相关信息筛选出来。
2.3 事件分析功能说明：事件分析可实现事件自动追踪、事件脉络梳理、事件溯源、事件人物机构抽取、事件热点分析、事件热词分析、事件声量统计、事件新闻分析、事件网民分析、事件微博分析。
如何创建自己关注的事件，以下以“改革开放40周年”专题事件为例进行事件创建。
步骤一，进入事件分析页面，点击新建事件按钮如下图所示，如已有创建好的事件，则创建按钮在右上角。
步骤二，点击新建事件后，系统默认弹出事件新建窗口如下图所示：需输入事件名称、事件信息类型、事件关键词间关系、事件起止日期，点击保存即可。
大数据的基本功能
大数据的基本功能1. 引言随着信息化时代的到来，数据的产生和累积呈现出爆发式增长的趋势。
为了应对这一挑战，大数据技术应运而生。
大数据是指规模庞大、类型繁多、速度快且难以处理的数据集合。
它在各个行业和领域都具有重要的应用价值，为人们提供了相当多的机会和挑战。
本文将介绍大数据的基本功能，包括数据采集、处理、存储、分析和应用等方面。
2. 数据采集大数据的第一个基本功能是数据采集。
数据采集是指从各种源头获取数据，并进行必要的清洗和转化，以便后续的处理和分析。
数据采集可以分为内部数据采集和外部数据采集两种方式。
内部数据采集内部数据采集是指从组织内部已有的系统和数据库中获取数据。
这些数据通常由企业的各个部门和业务系统产生，包括销售、采购、人力资源等。
数据采集的方式可以通过连接到关系型数据库或者使用数据抽取工具进行。
外部数据采集外部数据采集是指从外部渠道获得数据，可以是公共数据源、社交媒体、传感器等。
例如，政府公开的数据集、社交媒体平台上的用户评论等都可以作为外部数据进行采集。
数据采集的方式包括数据爬取、API接口调用等。
3. 数据处理数据处理是大数据的核心环节，通过对数据的清洗、转换和整合，使得数据变得更有价值。
数据处理包括数据清洗、数据转换和数据整合三个过程。
数据清洗数据清洗是指对不完整、不准确、重复和不一致的数据进行处理，以提高数据的质量和可信度。
数据清洗可以包括去除错误数据、填充缺失数据、去重和标准化数据等操作。
数据转换数据转换是指将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以满足后续处理和分析的需求。
常见的数据转换操作包括数据格式转换、数据压缩、数据加密等。
数据整合是指将来自不同源头的数据进行整合和融合，以产生更有价值的信息。
数据整合可以通过数据仓库、ETL工具、数据集成等方式实现。
4. 数据存储数据存储是指将处理后的数据保存到适当的存储介质中，以便后续的访问和分析。
数据存储的选择应根据数据量、访问频率和性能要求等因素进行。
大数据平台功能
大数据平台功能大数据平台是指基于大数据技术构建的一种管理和分析大规模数据的系统。
它具有多种功能，以下是其中的几个重要功能。
1. 数据存储和管理：大数据平台能够高效地存储和管理大规模数据。
它可以支持多种数据存储引擎，如Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Cassandra等，能够在大规模数据环境下实现高可靠性和高性能的数据存储和管理。
2. 数据集成和清洗：大数据平台可以将来自多个数据源的数据进行集成和清洗。
它可以连接各种数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等，并提供数据清洗和转换的功能，确保数据的整合性和一致性。
3. 数据分析和挖掘：大数据平台提供了丰富的数据分析和挖掘功能。
它支持各种数据分析算法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，并能够处理复杂的数据分析任务，如数据建模、预测分析、关联分析等。
4. 实时数据处理：大数据平台可以进行实时数据处理，对数据进行低延迟的处理和分析。
它支持流式数据处理技术，能够从数据源中实时提取数据，并对数据进行实时处理和分析，实现实时监控、实时预警等功能。
5. 可视化和报表：大数据平台可以将数据分析结果可视化，生成报表和图表，以便用户更直观地了解数据分析结果。
它提供了丰富的可视化工具和报表模板，能够生成各种类型的图表和报表，并支持数据的导出和共享。
6. 安全和权限管理：大数据平台具有完善的安全和权限管理机制。
它可以对数据进行加密和访问控制，确保数据的安全性和隐私性。
同时，它也提供了灵活的权限管理功能，能够对不同用户和角色进行权限设置和管理。
7. 扩展性和容错性：大数据平台具有高度的扩展性和容错性。
它可以轻松地扩展到大规模集群，通过添加更多的计算和存储节点来适应不断增长的数据量和计算需求。
同时，它也能够自动检测和处理节点故障，确保系统的稳定性和可靠性。
总体而言，大数据平台是一个功能强大的系统，能够帮助用户高效地存储、管理和分析大规模数据。
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大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。
一、分析报表工具
1.分析报表系统管理
分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。
a)基础设置
在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。
企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。
加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。
b)数据配置
报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。
图2-1 U8分析报表项目页面
自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。
系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。
分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。
点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。
c)数据抽取
数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。
数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。
自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。
抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。
d)权限管理
角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。
权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。
目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。
2.U8分析报表门户
U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。
在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。
对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。
分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。
如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
图2-2 U8分析报表分析主题首页
U8分析报表实现高速分析大量数据，打造实时商业智能，是U8分析报表门户的一个主要亮点。
在编辑报表时可在报表的高级属性中进行设置，设置浏览报表时执行增量数据抽取，并且可以设置抽取的时间间隔。
以下图应收综合分析为例，用户每次打开报表数据都会被实时更新，更有利于实时查看各客户的应收账款余额和逾期应收账款，方便及时着力应收账款投资的规划与控制，降低坏账风险，制定有利于企业的信用政策。
3.数据整合平台
数据整合平台主要应用于以下场景：
1)标准产品无法满足客户报表需求，需要进行一定的二开工作。
2)对商业分析产品二开工作流程不是很熟悉，需要一个指导工具。
3)二开内容比较多，且比较杂，需要集中管理。
4)A客户某些二开内容对于B客户同样适用，需要将二开方案移植。
关键特性体现在：
➢支持新增维度、度量、抽取模型二开项目
➢支持增加修改现有维度、度量、抽取模型及抽取逻辑二开项目
➢支持建立基于excel或SQL第三方数据库数据分析的二开项目
➢支持二开项目，安装至当前所有ODS库或UFODS_Outer库上
➢支持二开项目打包成的解决方案导入导出，方案管理更加灵活
图2-3 U8分析报表数据整合平台主界面
二、业务模型设计器
U8分析报表语义模型新功能令商业智能放低身段。
在以往的商业智能项目中，数据模型的设计是最复杂的部分，往往需要具有丰富经验的人才能完成。
U8分析报表面向业务人员的语义层映射，使得我们的实施顾问和客户技术人员都可以通过模型设计器定义新的业务分析模型，以便终端客户根据设计出的业务模型定制出灵活多样的个性化报表。
该版U8分析报表已通过模型设计器在标准产品中预置了U8的总账、应收、应付、采购、销售及库存等大量的业务模型。
这些业务模型都是专为中小企业量身定制的分析主题，将优秀的管理思想融入其中。
借助分析报表平台和业务模型设计器实现了U8分析报表与U8ERP协同化分析。
ERP数据为分析报表所用，同时报表数据也可为ERP所用，让分析报表与ERP互通有无。
比如在销售订单可以通过视图追溯查询报表中客户应收账款、信用状况等信息。
ERP为分析报表提供了集成的数据源，报表又可以为ERP所用，OLAP对原来没有利用的数据进行分析，形成了计划—执行监控—分析—决策—调整的不断优化作用，构成决策和执行的闭合循环系统，更多地释放了ERP的能量，帮助企业将数据变为信息和知识。
三、标准分析平台预制表
1、利润分析表
2、现金流量表
3、资产负债表
4、应付账龄分析
5、应收账龄分析
6、应收综合分析
7、应付综合分析
8、订单执行明细表
9、未发货订单
10、销售对比
11、销售日报表
12、发货效率分析
13、产品利润分析
14、畅销品覆盖率分析
15、采购订单执行明细表
16、采购订货分析
17、收发存汇总表。