在数睿数据nextionBI发布会上，企业展示了对数据分析的尺度理解

技术人员对于大量历史数据库的整理，生产商制造流程当中严重影响用纸克重的因素所超过140种。但是具体情况是哪个因素所对于克重有严重影响，是正之外还是负之外，这都无需紧接著测试。按照控制变量依此的理论建议，至少要测试140次，每次都无需所设计试验，修正匹配，汇总结果，这仅仅具有可用性。最后，难以聚焦严重影响因素所对最后密度的严重影响绝对值，不明白如何展开提较低效率，针对某个因素所具体情况提较低效率绝对值是多少？明确之外性只是第一步，下一步无需明确是线性之外还是指数之外，要有具体情况的之外函数才能转变成假设可落地的操作决定。

对于数字化生产商，跨国公司认为不但会比较简单的只是通过大屏展示生产商结果数据库大生态系统，然后靠老师傅的经验决定提较低效率模式，再次通过一段时外的数据库反馈判断提较低效率优点，这种模式周期长，安全性较低。不合理的模式应该是基于生产商流程的数据库数据分析，得出准确的操作决定，再次通过生产商测试展开验证，初定生产商提较低效率保护措施。这就无需用到nextionBI的数据库揉合并能与弱化数据分析当中的都由系数数据分析和根因聚焦并能。

针对第一个痛点，nextionBI对接生产商数据库，通过强大的数据库交换机并能，完毕十分复杂的数据库解决缺陷流程，意味着接入数据库的清洗机械加工，排除所致数据库对于数据分析结果的严重影响。这个流程不须写任何技术代码，一个纸物料的研发技术人员经过比较简单的职业培训，自己就可以通过拖拽数据库机械加工微分的模式，固定式机械加工流程，完毕大量原始数据库的机械加工解决缺陷。如上图所示是将三个来自相异系统会的数据库表经过机械加工解决缺陷，最后揉合转变成了一个数据库资产。整个流程移去，每个步骤相关联的模块都可以动态修正，不断提升了数据库解决缺陷流程的灵活度。这样就解决了数据库数据分析框架素材的缺陷，为后续的数据分析打好了框架。

针对第二个痛点，利用nextionBI弱化数据分析当中的都由系数数据分析并能，鼓励零售商从140多个严重影响系数当中，快速聚焦严重影响用纸克重的都由要严重影响系数，并缺少都由系数对结果的严重影响数据分析，并缺少每个系数的严重影响绝对值数据分析。如上图所示，严重影响系数的严重影响绝对值排在从较低到低分别显示的是2号浆液水量、车速、1号浆液水量、冲浆水量这四个系数，并且得出了具体情况的严重影响绝对值，这就为下一步的数据分析指导缺少了假设的参考依据。

针对第三个痛点，选用根因数据分析，通过根因聚焦数据分析并能，对严重影响用纸克重的似乎展开根因一组，详见一组排在。提取都由系数，将每种一组的具体情况绝对值详见，缺少系数修正提较低效率绝对值决定，如此一来缺少假设的聘请。

如上图当中所示，为相异系数分配相异的匹配考虑，转变成多种一组。针对相异的一组数据分析其必要性的九成比。比如图当中的一组三就推选了2号焦炭水量小于等于14.25，1号焦炭水量小于等于32.05，车速小于 33.156这种匹配一组多种形式，但是这种一组模式相较于一组一的必要性九成比是偏低的，为了远超到提较低效率目标，最后应该考虑一组一相关联的匹配所设计。基于这些数据分析，展开了多次试验，NEC得出了具体情况操作决定，鼓励生产商部门快速提升生产商流程，不稳定的生产商密度。

跨国公司按照准备数据库，确定方向，假设保护措施的流程，一步一步有条不紊的完毕此前一直困扰他们的系列质检特性缺陷。nextionBI作为新发表的这一代BI的推选，其强大的数据库揉合解决缺陷并能、弱化数据分析并能都很好地鼓励跨国公司完毕了这次提较低效率生产商流程的目标。这一代BI的新并能，给跨国公司缺少了解决缺陷的新行为和方向。

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