结构梳理

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BI工作手册思维导图详解 核心目标： 结构化呈现BI工作手册的核心内容 帮助用户快速理解手册架构，高效运用 主要分支： BI基础知识: 涵盖数据仓库、ETL流程、数据可视化等 数据分析方法论: 包括数据收集、清洗、分析、解读等 BI工具应用: 讲解常用BI工具的功能、操作技巧 案例实践: 展示实际BI项目案例，提供参考和借鉴 最佳实践: 总结BI工作中的经验和技巧 思维导图优势: 直观清晰: 以图形化方式呈现内容，便于理解和记忆 结构化梳理: 将复杂信息进行逻辑整理，条理分明 重点突出: 快速定位关键信息，提高学习效率 灵活应用: 可根据实际需求进行

ERP 知识点梳理 填空题 描述产品结构的文件是__(物料清单 BOM)，它反映了产品组件、子件、零件直至原材料之间的层次关系，形成____(产品结构树)。 ______(工作中心 WC)是生产加工单元的统称，它可以指代一台设备、一个小组、一个工段甚至一个车间。 ______(主生产计划 MPS)确定了每种具体产品在每个具体时间段的生产计划，计划对象通常是最终产品。 __(粗能力计划 RCCP)是针对____(关键工作中心)的能力进行计算得到的一种能力需求计划。 ______(物料需求计划 MRP)是对主生产计划所需物料的网络支持计划和时间进度计划，包括制造件和采购件。 ______(能力需

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PLSQL相关知识点梳理，涵盖基础语法、存储过程、函数、触发器、异常处理等关键内容，帮助理解和掌握PLSQL的应用与实践。

讨论了数据拟合的基本原理，整理了多种相关拟合方法，从数学理论角度深入探讨

随着时间的推移，智利的西班牙语方言词汇得到了全面整理和分类。

完整数据挖掘流程的梳理工具，Pipeline-Mineria-De-Datos就是那种看起来平平无奇、用起来却真香的资源。它不绑定某种语言，也不硬塞某套方法论，思路是清楚的，逻辑也够干净。现代开发真离不开数据，尤其做推荐系统、用户行为、业务决策等，数据挖掘的套路必须熟。而这个项目的好处就在于，它像一个老司机手把手带你过一遍流程，从数据采集、清洗、建模到，每一步都有说法。像是你平时拿到一堆杂乱的数据，不知道从哪下手，翻翻这个项目的结构思路，基本能找到点头绪。不强调用Python还是R，但你要用这些工具上手也完全没问题。我比较喜欢它里面对于数据清洗和特征选择的拆解。没绕圈子，就是讲“你要搞明白啥对

大数据方向的学习图谱，清晰直观，一张图就能理清整个路线图，蛮适合刚入门或者想系统梳理知识的你。涉及的数据、Hadoop 框架、日志这些内容都囊括了，嗯，看着不费劲，用起来也方便。 数据的入门路径不算复杂，先掌握基本的数据清洗、可视化，慢慢往机器学习靠。你可以看看这个大数据的资料，内容比较实用，案例也接地气。 Hadoop 的 HDFS+MapReduce组合，适合批量大文件，架构上有点像工厂的流水线。你平时如果要上百 G 的日志数据，这篇Hadoop Linux 大数据框架文章挺适合拿来练手。 日志这块别忽视，尤其是做后台埋点或者性能的时候关键。网页日志怎么？这篇大数据与网页日志文件讲得还不错