纺织行业

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纺织厂的原料堆得像小山一样？仓库台账还靠人工手写？你得看看这个纺织原料仓库管理系统。支持扫码、RFID识别，出入库自动记录，响应也快，操作也不难。更妙的是，数据库设计挺扎实，什么原料种类、数量、去向，全都一目了然。 它的库存管理功能还挺贴心的，有库存预警，能防止库存积压或断货，适合库存波动大的纺织行业。数据实时更新，不用担心哪个批次跑丢。你要是有原料保质期要求，批次跟踪功能就派上用场了，能自动追踪每批的使用期限。 系统还能生成一堆报表，比如库存周转率、呆料统计，这些数据拿来采购策略真的有用。而且它还能对接ERP、MES，整体协作效率会更高，省了不少人工对接的麻烦。 安全方面也考虑得挺细，数据库

在金融行业和制造业中，商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。

提供 2013 年 11 月 13 日发布的 Destoon 5.0 全行业分类数据，具体操作步骤如下： 下载文件并解压，获取文件 GBK5.0--destoon_category.sql。 将文件上传至网站 file/backup 目录下。 前往网站后台——系统维护——数据库恢复，导入备份文件。 更新缓存。

国家统计局2017年发布了国民经济行业分类（GB/T 4754—2017），该分类系统包含详细的行业类型和层级结构，可以直接导入使用，提供了重要的经济数据支持。

电信行业的客户流失数据，蛮适合用来练练数据挖掘的手。嗯，数据格式比较清爽，拿来直接丢进 R 里跑模型也挺方便。适合想搞明白逻辑回归、决策树这些基础算法的你，动手一试就知道效果。 数据量不算大，响应也快，不容易卡顿。字段结构也比较直观，比如用户账户时间、是否用了流量包之类的，做特征工程也不难，适合初学者反复上手练习。 你要是正好在研究客户流失预测，或者准备建个小型模型，这份数据就合适。想看点实际案例？可以参考文章《电信行业客户流失中的数据挖掘应用》，讲得也挺实在。 如果你用的是 R，可以直接在 RStudio 里读入，配合 rpart 或 randomForest 包来跑一跑。路径用 read.

根据GB/T 4754-2011行业分类标准，构建行业树形结构，包含Excel源文件和数据库SQL语句。

金码出纳软件免费版，对财务出纳人员来说是一款极具吸引力的软件。

行业数据挖掘的宝库，论文研究-我国纺织服装业上市公司企业规模实证研究.pdf这份文档对想做行业或者做量化研究的你来说，蛮有参考价值的。嗯，尤其是你关注纺织服装行业的规模和经营效率之类的话题，这份资料真的可以看看。数据挺全，思路也清晰，拿来做二次、跑个回归模型都挺合适。

本研究以2010年毕业的西安工程大学纺织与材料学院硕士研究生学位论文67篇为研究对象，运用文献计量学方法对其参考文献进行统计分析。研究发现，硕士生在引用文献时偏向选择中文文献，主要来源于期刊类文献，尤其是中文期刊的引用数量明显高于外文期刊。研究还揭示了中外文文献的最大引用年限均为5年。此外，97种常用中文期刊的馆藏满足率较好，而86种常用外文期刊的满足率则较低，需要进一步提高图书馆期刊资源建设水平。