钢材行业

数据库设计 执行代码

钢材生意说白了就是看行情跑库存，手上要是没有一套趁手的管理工具，干起来真是又慢又烦。商行天下的钢材进销存软件就挺对路子的，界面不花哨，功能都在点上。 采购、入库、出库这些流程都配得蛮齐全的，像采购登记、商品出库、库存统计这些常规操作，它都支持，而且响应也快，查数据不用等半天。 我喜欢它的数据维护模块，员工、供应商、客户信息都能集中管理，后期查账做报表清晰得。再加上它支持二次开发，嗯，扩展性也不错，业务一变，系统还能跟得上，挺适合长期用的。 另外像当前库存、超储预警这种提醒功能也做得蛮贴心，哪怕你不是搞技术的，用起来也上手快。如果你正做钢材相关的库存管理，可以下载试试。 顺手附上几个相关工具的链

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。

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大数据已广泛应用于电力、交通、环保、银行、电信等行业。其中，互联网巨头BAT在大数据领域处于领先地位。

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