ERP數據庫
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ERP數據處理學習筆記(完整、簡易)
前情提要:本數據采用的是BP設備,64通道
處理工具:EEGLAB、ERPLAB(都是在matlab中)
注釋:通過b站上的免費錄屏資源學習,結合自己的需求整理的順序與步驟,能夠快速簡潔的完成預處理、批處理、單被試分析、多被試分析、畫圖、統(tǒng)計
步驟:
一、準備工作
1、下載并安裝matlab 2、安裝eeglab工具包
(1)鼠標右擊R2016a_win64軟件安裝包,選擇解壓
(2)解壓完成之后再解壓MATLAB R2016a crack文件
(3)打開解壓之后的MtlabR2016 a win64文件夾,雙擊 setup.exe 啟動安裝程序
(4)選擇使用文件安裝密鑰
(5)接受許可協(xié)議的條款
(6)使用密鑰 09806-07443-53955-64350-21751-41297 安裝
(7)修改安裝路徑為 C:\software\MATLAB\R2016a,注:文件較大,不建議安裝到C盤,可將C修改為其他盤
(8)注意事項:取消勾選 MATLAB Distributed Computing Sever 6.8 (分布式計算引擎)工具箱,否則無法創(chuàng)建桌面快捷方式
(9)勾選桌面后點擊下一步
(10)點擊安裝
(11)軟件正在安裝,耐心等待
(12)打開解壓后的MATLAB R2016a win64 crack,復制 R2016a 文件夾
(13)再打開安裝目錄 C:\software\MATLAB,如果你安裝到其它盤,請找到你安裝路徑下的software\MATLAB目錄,替換所有文件
(14)雙擊桌面MATLAB圖標
(15)選擇在不使用 Internet 的情況下手動激活
(16)許可證文件選擇MATLAB R2016a win64 crack文件里的 license_standalone.lic
(17)點擊下一步
(18)點擊激活完成
(19)安裝完成,打開軟件界面如
二、預處理
1、導入數據 2、電極定位 3、刪除壞電極 4、設置重參考 5、移除直流偏移 6、創(chuàng)建事件清單 7、濾波 8為事件清單設置箱子(bin)9分段
三、手動其他步驟(去偽跡)
1、差值壞導 2、RUN ICA 3、刪除錯誤的或不要的trail
四、疊加平均、繪制波形
1、單個被試的疊加平均 2、多個被試的總平均與繪圖
五、統(tǒng)計檢驗
1、多個被試的數據導出excle 2、spss中的統(tǒng)計檢驗
接手ERP大數據分析
首先梳理ERP系統(tǒng)相關數據資源
1、手冊、文檔、實施記錄
2、業(yè)務流程、過往報表
3、數據庫字典
4、其他
無奈,可利用資源只有軟件幫助手冊,且版本與目前使用的軟件相差太大
1、首先按照業(yè)務流程,在軟件上過一遍操作
2、按照幫助手冊上可能涉及到的部門找到數據庫字典規(guī)則
3、對照數據庫數據及軟件操作結果找出相關數據庫關聯(lián)
4、按照業(yè)務流程做出數據流程
5、抽取數據分析數據表建立分析數據庫
6、對缺失數據,要求ERP人員進行補充及規(guī)范處理
7、搭建數據分析平臺
8、進行數據分析
難點:ERP系統(tǒng)經過多人搭建,未留有應用的記錄及文檔,且未按照手冊進行初始化及進行相關操作,很多應有數據缺失且殘留無用數據過多
erp大數據分析能為企業(yè)解決什么問題?
(1)信息孤獨:如今的企業(yè)采用OA、ERP、CRM、HR等信息化手段后,“信息孤島”效應也隨之產生,各個系統(tǒng)之間互相封閉,無法全面、及時、準確的了解各項業(yè)務情況。
(2)幫助企業(yè)分析自身發(fā)展:企業(yè)最近業(yè)務不太好,但不知道原因在什么地方。怎么辦?拿出大數據報表一看,其他數據都正常,但是業(yè)務人員打電話的頻率和次數明顯降低,低于行業(yè)平均水平。這樣一分析,問題的原因就清晰多了,正是因為有數據分析才知道差距在哪里,企業(yè)也才知道怎么應對,從而助力企業(yè)業(yè)務有效增長。
總結一句話:大數據可以幫助企業(yè)從數據洞察中更加清晰的了解企業(yè)各項業(yè)務的變化,從而及時有效的做出明智決策,達到降本增效的作用。
針對上訴問題,泛普軟件推出了一站式大數據分析平臺,作為新一代自助式、探索式分析工具,在產品設計理念上始終從用戶的角度出發(fā),一直圍繞簡單、易用,強調交互分析為目的的新型產品。我們將數據分析的各環(huán)節(jié)(數據準備、自服務數據建模、探索式分析、權限管控)融入到系統(tǒng)當中,讓企業(yè)有序的、安全的管理數據和分析數據。
- 1三維數據可視化功能如何實現(xiàn)?
- 2大數據中心的功能拓展及建設的精細化策略分析
- 3數據建模工具的定義和價值闡述
- 4企業(yè)數據中心的建設策略與實踐分析
- 5深入解析數據資產管理的策略與挑戰(zhàn)
- 6數據質量目標和業(yè)務需求之間有什么區(qū)別?
- 7企業(yè)可以采取哪些策略確保數據質量有效提升?
- 8深入解析數據質量衡量的標準
- 9數據錄入工具與技術的主要演進歷程及其特點闡述
- 10數據錄入的核心意義及使用場景剖析
- 11數據孿生平臺的深度解析與快速搭建策略
- 12企業(yè)業(yè)務中臺與數據中臺的深度解析與協(xié)同機制概述
- 13數據治理的意義及治理方案的深入闡述
- 14數據清洗與預處理的具體方法有哪些?
- 15數據分析過程中該如何提高數據質量?
- 16企業(yè)選擇數據分析工具有哪些關鍵步驟和考慮因素?
- 17數據可視化智慧平臺特征及其影響的詳細闡述
- 18數據標簽的深入解析及在企業(yè)內的運用探討
- 19數據標簽的未來發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在哪幾方面?
- 20數據安全對于企業(yè)而言的重要性深度解析
- 21企業(yè)高效數據集成該怎么做?
- 22深入探討數據質量管理的執(zhí)行策略及其運作機制
- 23數據庫管理工具的重要性及功能亮點剖析
- 24數據治理包括哪幾個方面的內容?
- 25數據倉庫建設面臨的挑戰(zhàn)與解決方案有哪些?
- 26數據倉庫建設的必要性和實施策略分析
- 27數據倉庫為什么要進行分層設計?
- 28企業(yè)基于哪些數據需求才需要建設數據中臺?
- 29數據治理方案需要哪些關鍵要素?
- 30大數據平臺的定義及功能組件的深度解析
- 31企業(yè)在數據庫建設過程中應恪守三大基本原則概述
- 32數據中臺為何成為企業(yè)數字化轉型的基石?
- 33深入探討數據處理的核心流程
- 34數據庫遷移過程中常見的問題有哪些?
- 35數據庫遷移的基本步驟深入分析
- 36數據分析方法的詳細盤點
- 37數據庫設計過程中需要注意哪些問題?
- 38搭建優(yōu)質數據庫的關鍵要素有哪些?
- 39深入探討數據庫分層的必要性與優(yōu)勢
- 40數據集成系統(tǒng)能實現(xiàn)哪些核心功能?
- 41數據集成的基本概念和難點剖析
- 42企業(yè)數據庫的數據來源有哪些?
- 43企業(yè)數據治理面臨的挑戰(zhàn)與應對措施分析
- 44數據治理的重要性和實質內涵是什么?
- 45企業(yè)數據可視化項目的具體實施步驟概述
- 46企業(yè)數據可視化項目為什么難做?
- 47詳細探討大數據特性剖析的七個維度
- 48企業(yè)數據應用遇到的問題及解決方案剖析
- 49企業(yè)對數據集成工具的需求體現(xiàn)在哪幾方面?
- 50多源異構數據融合的深度探討
- 51數據預處理的內涵及常用策略分析
- 52如何構建現(xiàn)代數據生態(tài)系統(tǒng)?
- 53詳細解析數據分析的三大支柱領域
- 54數據中臺建設如何實現(xiàn)企業(yè)成本降低和收益量化?
- 55數據中臺建設的面臨挑戰(zhàn)與應對措施詳細分析
- 56數據中臺建設的核心價值和詳細步驟探討
- 57深入探討數據基礎架構的三大核心要素
- 58數據遷移過程中如何保證數據的一致性?
- 59數據遷移的深度解析及必要性探討
- 60企業(yè)普遍青睞數據化建設的原因有哪些?
成都公司:成都市成華區(qū)建設南路160號1層9號
重慶公司:重慶市江北區(qū)紅旗河溝華創(chuàng)商務大廈18樓