一、挑战及目标

1.1挑战及目标>行业挑战








1.3挑战及目标>建设远景





1.4挑战及目标>建设规划



1.5挑战及目标>建设策略



二、业务解决方案

2.1解决方案>企业应用大数据+BI路线图



2.2业务方案>业务应用建设策略



2.3业务方案>业务指标体系



2.4业务方案>水泥营销管理主题



2.5业务方案>高管驾驶舱



2.6业务方案>销售综合看板





2.7业务方案>销量分析



2.8业务方案>销价分析



2.9业务方案>销售额分析



2.10业务方案>库存分析



2.11业务方案>产销率分析




2.12业务方案>应收账款分析



2.13业务方案>客户画像



2.14业务方案>销售画像



2.15业务方案>行业分析




2.16业务方案>区域竞争态势分析




2.17业务方案>价格预测

目标：水泥价格预测

模型选择：因水泥价格的影响因素，随时间推移，具有一定的周期性，若数据自相关，使用时间序列算法进行价格预测；若非自相关，则使用回归预测；

回归特征：数据包含结构化数据和非结构化数据(政策因素)，需要对数据分别进行量化处理。针对政策因素，涉及文本分词、关键词、分类等技术；

功能展示：不同粒度区域的价格走势图，行业资讯列表及词云展示。


2.18业务方案>价格预测流程



2.19业务方案>价格预测应用方案



2.20业务方案>价格预测预计效果




2.21业务方案>价格预测实施方法论AOSP



2.22业务方案>方案回顾总结



三、技术解决方案
3.1技术方案>系统架构



3.2技术方案>smartbi 大数据分析套件功能构架图



3.3技术方案>预测工具(Smartbi Mining)




3.4技术方案>预测工具获奖




3.5技术方案>预测工具受益者



3.6技术方案>工具界面



3.7技术方案>工具使用步骤



3.8技术方案> smartbi 大数据套件部署



3.9技术方案>smartbi集群网络拓扑



3.10技术方案>smartbi权限与审计支持



3.11技术方案>smartbi系统集成



3.12技术方案>smartbi移动分享，数据随行



3.13技术方案>smartbi移动协同



四、Smartbi优势

4.1Smartbi优势>成功案例



4.2Smartbi优势>01客户案例架构



4.3Smartbi优势>01案例综合管理主题



4.4Smartbi优势>01案例智能办公主题



4.5Smartbi优势>01案例品质管理主题



4.6Smartbi优势>01案例安全生产主题



4.7Smartbi优势>01案例水泥行业主题



4.8Smartbi优势>02客户案例



4.9Smartbi优势>02案例乘客上下车分布



4.10Smartbi优势>02案例OD轨迹分布



4.11Smartbi优势>02案例车辆轨迹分布



4.12Smartbi优势>03客户案例教师聚类



4.13Smartbi优势>03案例预测科研成果



4.14Smartbi优势>项目交付最佳实践



4.15Smartbi优势>熟悉业务的数据分析流程



4.16Smartbi优势>助力客户成功