问风博客

对于不同层级的决策而言，有一个统一的指标体系是支持决策的关键。第一，统一规范，如在机构范围内形成对指标的一致认识，避免出现“同名不同义”“同义不同名”等容易产生混淆和歧义的情况；第二，用数服务，如未来为公司不同业务用户自主灵活地用数和查询统计提供良好的指标基础，为用户提供用数服务，引导用户自主用数，提升数据使用能力；第三，决策支持，如从企业业务战略的高度梳理并展现业务经营、财务、风险、绩效等方面的

在实际的数据处理工作中，经常需要同时处理多张表，以及对多张表的字段进行合并、提取等操作。本章主要介绍数据处理的基本方法，包括数据读取、数据整合及数据清洗。一、使用pandas读取结构化数据pandas是Python中的一个库，它是基于NumPy开发的更高级的结构化数据分析工具，提供Series、DataFrame等数据结构，可以很方便地对序列、截面数据（二维表）进行处理。DataFrame即我们常

在“感知型企业”的概念中，把企业分为个不同的阶段，分别是敏捷分析阶段、行为数据阶段、协同思维阶段、分析应用阶段和自主决策阶段。在敏捷分析阶段，主要针对业务宏观方面的分析，如财务报表、财务报告或经营分析等，希望能够从业务宏观角度把控结果。行为数据就是用户与企业交互中产生的动账类数据和非动账类数据。在行为数据阶段，我们其实需要预测用户未来的行为是什么。在进行预测时，我们是在用户个体层面上进行分析、建立