制造业数据分析

在过去的二十年里，制造商依靠企业资源规划(ERP)和产品生命周期管理(PLM)等软件来提高生产效率和确保产品质量。由于很多数据传输速度慢，无法使用，而且数据独立存储在组织中，用户无法访问这些信息，导致很多收集存储的数据无法发挥自身价值。对于很多组织来说，数据分析只是在问题发生后解决问题的手段，而不是防患于未然的主动手段。

感谢邀请。先下结论吧。这个阶段数据分析的利润通常来源于内部节约成本和提高效率。授权外部世界获取利润。先说第一点。数据分析的内部功能是用可量化的方式让你知道在哪些场景下，如何展示商品或者如何提高成交率。一旦你有了大量的信息，比如今日头条，你就可以通过用户的点击频率和阅读时间来确定你对该内容的兴趣，从而为你介绍其他能够匹配你兴趣的类似相关内容，等等。让你在一个APP里的沉浸时间大大提升。毕竟用户时长是你在任何未来场景下都需要争夺的核心资源。一旦有了这些数据，就可以更精准地推送广告，从而提高广告营销的转化效率。

制造业PMI与宏观经济景气指数关系分析摘要:本文采用中国制造业采购经理人指数(PMI)与宏观经济景气指数2005年1月至2014年3月的数据进行描述性相关分析。选取制造业PMI和宏观经济景气一致性指数构建向量自回归VAR模型，进行格兰杰因果检验，表明两个指数之间存在双向因果关系。进一步，利用脉冲响应函数和方差分解的分析方法，研究了两个指标之间的相互作用，得出PMI对宏观经济景气一致指数具有长期、大范围的正向影响，说明制造业PMI从定性和定量两个方面对国家都具有正向影响。

数字操作系统。拆开看1。数字化。首先，你需要一个数据库。也许简单的SQL就足够了。自己看看你的规模和用户群。2.操作。如果你是传统或商业公司，业务驱动技术，那么运营负责为业务部门制造武器。你的衣食住行都会产生数据。企业的每一步都会有数据。有些数据随着时间的推移被淹没在烦躁的社会中，有些数据被我们不屑一顾，抛在脑后。

选择好的数据指标好的数据指标通常有两个基本特征。一个是数据指标与目标的相关程度，用来衡量目标的期望值；二是数据指标的准确性和稳定性，从而长期稳定准确地反映目标结果。此外，好的数据指标还应该包括以下特征。第一种容易获得和理解。其次，适应性强，适合不同的经营活动，适合横向和纵向比较，与业务密切相关。另外，指标的可持续性也很重要，可持续性表现在口径的统一和长期可用上。

数据分析教书是一个发展前景非常好的工作。时代的发展决定了在未来，数据分析当老师会成为一个不可或缺的工作。如果有幸进入这个行业，就要好好珍惜。对于还没有考虑未来就业方向的朋友， 数据分析老师在进阶道路上有很多选择，比如成为一名拥有超强数据技能的产品经理，成为一名数据指导业务的运营VP，甚至进入管理或战略层面，这些都是在工作的过程中开阔眼界带给人的。

在数据分析工作的前提是懂业务，也就是熟悉行业知识，熟悉公司的业务和流程，最好有自己独到的见解。如果脱离了行业认知和公司业务背景，分析结果只会是一个脱线的风筝，没有多大的使用价值。2.懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求。比如确定分析思路，你需要用营销、管理等理论知识来指导。如果不熟悉管理理论，很难构建数据分析的框架，后续的数据分析也很难开展。

1。r语言比较好用，SAS语言比较晦涩。2.行与行之间的r比SAS更容易计算。3.SAS比R更成熟，很多分析不用写函数就可以直接用。4.SAS在处理大数据方面有优势，可以根据自身情况选择。r语言是开源软件，有很多分析包，适合各行各业，但是需要编程基础。Sas是一个封闭的软件，按照软件设定的流程完成工作。两者都适用于制造业 数据分析，但在分析之前，需要了解统计分析的限制条件，并在软件中设置各种参数，这样分析才有意义。

1。首先，收集工艺参数、设备状态、质量数据、废品率等综合生产数据，建立生产数据仓库，2.其次，利用数据分析 tool，对历史生产数据进行深度分析，发现影响产品质量和生产率的关键因素，优化工艺。3.最后采集设备的工作参数、告警日志、维护数据，利用大数据技术进行关联分析，完成制造业数据驱动的测量。