有什么叫做决策供应链吗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-02
接下来我们要做什么？
我们传布这些见解，加以执行，衡量并报告我们的努力成果，此测量导致更多问题，并且该循环继续进行，简而言之，这就是决策供应链，这意味着什么？ 当公司尝试跨不同参数优化供应链时，例如成本，上市时间，准时交付等，决策供应链应该考虑什么？这个概念的组织意义是什么？
可视化中的五个趋势
一些人仍然认为，大数据分析的传统形式 （描述性，询问性，预测性和规定性）代表着线性发展，但是当我们以使企业能够更好地回答“为什么”，“如何”和“下一步是什么”的方式回答“什么”时，分析才真正实现民主化，这将需要正确的可视化方法，可视化-使用图像，图表和动画来传达信息-已从其早的中世纪洞穴壁画化身转变为图像，但其目的在很大程度上保持不变，以一种全面而美观的方式描绘过去的事件，到目前为止现在视觉效果在帮助预测和识别数据中的隐藏模式方面发挥着越来越重要的作用，以下是5种可视化趋势，这些趋势可以改变我们对高级分析的看法：
拓扑数据分析
使用可以对复杂的多维数据进行归一化并绘制在形成“数据云”的n维空间中，查找运动（运动员动作），可穿戴设备（改善客户体验），电子商务（发现客户偏好），零售（更好的分类计划），决策层次结构，欺诈检测，搜索（将社交数据与搜索结果结合）中的应用程序，以及医疗保健（通过研究模式来预防疾病。）
镶嵌
这些视觉效果使用分类方案将问题空间划分为多个区域，分析师在图表上设定了点，即种子，每个种子都有一个对应的区域，该区域由比该种子更近的所有点组成，它们在流行病学，高分子物理，计算化学，癌症诊断，机器人导航，位置选择，零售贸易领域建模以及需求预测中都有应用。
多维投影
2D / 3D数据投影有助于降低多维数据的维数，并投影到较低的维中，以便于理解，它们在时间序列分析，理解相关性，光学字符识别，信号处理和欺诈检测等领域具有广泛的应用。
生成树
这是一种网络技术，用于解决常规K-means集群中遇到的常见运行时和优化问题，并且可以用于所有网络优化问题，例如路线优化，布线，电气，液压等。生成树还用于衡量相关性在不同的库存之间，零售中的产品关联性等方面。
社区检测算法
这些有助于根据人口统计和行为识别社交网络中的社区群体，代谢网络也具有基于功能分组的社区，用于研究鸟类迁徙，社交网络问题，基因库和疾病传播。您也可以使用相同的技术来检测制药行业的医师群体，或者根据在线行为进行客户细分。
我们传布这些见解，加以执行，衡量并报告我们的努力成果，此测量导致更多问题，并且该循环继续进行，简而言之，这就是决策供应链，这意味着什么？ 当公司尝试跨不同参数优化供应链时，例如成本，上市时间，准时交付等，决策供应链应该考虑什么？这个概念的组织意义是什么？
可视化中的五个趋势
一些人仍然认为，大数据分析的传统形式 （描述性，询问性，预测性和规定性）代表着线性发展，但是当我们以使企业能够更好地回答“为什么”，“如何”和“下一步是什么”的方式回答“什么”时，分析才真正实现民主化，这将需要正确的可视化方法，可视化-使用图像，图表和动画来传达信息-已从其早的中世纪洞穴壁画化身转变为图像，但其目的在很大程度上保持不变，以一种全面而美观的方式描绘过去的事件，到目前为止现在视觉效果在帮助预测和识别数据中的隐藏模式方面发挥着越来越重要的作用，以下是5种可视化趋势，这些趋势可以改变我们对高级分析的看法：
拓扑数据分析
使用可以对复杂的多维数据进行归一化并绘制在形成“数据云”的n维空间中，查找运动（运动员动作），可穿戴设备（改善客户体验），电子商务（发现客户偏好），零售（更好的分类计划），决策层次结构，欺诈检测，搜索（将社交数据与搜索结果结合）中的应用程序，以及医疗保健（通过研究模式来预防疾病。）
镶嵌
这些视觉效果使用分类方案将问题空间划分为多个区域，分析师在图表上设定了点，即种子，每个种子都有一个对应的区域，该区域由比该种子更近的所有点组成，它们在流行病学，高分子物理，计算化学，癌症诊断，机器人导航，位置选择，零售贸易领域建模以及需求预测中都有应用。
多维投影
2D / 3D数据投影有助于降低多维数据的维数，并投影到较低的维中，以便于理解，它们在时间序列分析，理解相关性，光学字符识别，信号处理和欺诈检测等领域具有广泛的应用。
生成树
这是一种网络技术，用于解决常规K-means集群中遇到的常见运行时和优化问题，并且可以用于所有网络优化问题，例如路线优化，布线，电气，液压等。生成树还用于衡量相关性在不同的库存之间，零售中的产品关联性等方面。
社区检测算法
这些有助于根据人口统计和行为识别社交网络中的社区群体，代谢网络也具有基于功能分组的社区，用于研究鸟类迁徙，社交网络问题，基因库和疾病传播。您也可以使用相同的技术来检测制药行业的医师群体，或者根据在线行为进行客户细分。
这些只是对话的起点。可视化具有为数据分析服务提供免查询和敏捷方法的真正前景 。
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