可视化数据标准化（数据可视化质量标准）

因子分析怎么做?数据为什么要标准化?

这样就完成了数据标准化处理，接下来可以用标准化后的数据做因子分析了。

ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。

基本步骤：步骤1：确认待分析的原始变量之间 是否存在较强的相关关系 。可采用计算 “相关系数矩阵”“巴特利特球度检验”“KMO检验” 等方法检验候选数据是否适合采用因子分析。

因子分析的基本步骤如下。 对数据进行标准化处理， 估计因子载荷矩阵， 因子旋转，建立因子分析数学模型的目的不仅要找出公共因子并对变量进行分组，更重要的是要知道每个公共因子的意义，以便对实际问题作出科学分析。当因子载荷矩阵A的结构不便对主因子进行解释时，可用一个正交阵右乘A（即对A实施一个正交变换）。

计算因子得分 - 如果需要，选择“得分”并保存变量，生成“因子得分系数矩阵”。在“选项”中，设置“禁止显示小系数”以简化后续分析。深入结果解读因子分析揭示变量间的内在关联。

供应链数据治理的主要内容有哪些?

1、数据收集与记录：供应链数据治理首先涉及收集并记录供应链各环节的数据，如订单、库存、运输、质量、销售等信息，确保数据的完整性和准确性。 数据清洗和标准化：对收集到的数据进行清洗以去除重复内容，保证数据质量，同时对数据进行标准化处理，以便于后续的数据分析和挖掘工作。

2、供应链数据治理主要是指对供应链中各种数据进行管理、控制、保护和优化，确保供应链中数据的质量、安全性和可靠性，从而实现供应链管理的数字化和智能化。其主要内容包括：数据收集与记录：收集并记录供应链中各环节的数据，包括订单、库存、运输、质量、销售等信息，确保数据的完整性和准确性。

3、数据整合和集中存储：将来自不同的供应链环节和业务系统的数据整合到一个集中的存储系统中。可以采用数据仓库或数据湖等技术，将数据以统一的格式和结构存储，并确保数据的一致性和准确性。 数据质量管理：确保供应链数据的质量和准确性，包括进行数据清洗、去重、校验和纠错等操作。

商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面?

主要体现在以下几方面 可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。

明确需求是数据分析的第一个步骤，一般刚入门的分析是以被动分析为主，也就是他人发现问题，你来进行数据分析，所以要清晰的勾绘需求内容，让输出结果与需求的契合度更高。② 确定思路 分析思路可谓是分析的“灵魂”所在，它是将分析工作进行细化，分析思路清晰、有逻辑，可避免一个问题反复分析的情况。

MIS是管理信息系统，主要是用来支持企业业务的，MIS一般是生产数据，将其存储起来，而不是分析或处理数据。虽然MIS也会有报表功能，但大多都是一些非常基本的，数据处理很少的明细表。

提升数据展示效率，深入分析问题，商业智能BI软件能够将数据实时快速地转换成清晰明了的可视化报告，使决策者能够迅速准确地作出决策，给企业注入新的革命性的管理思想。预测挖掘，长远分析问题 BI商务智能软件的预测功能使企业看问题更长远，决策更具前瞻性。

商业智能报告的内容丰富多样，可能包括销售数据、市场趋势、客户分析、产品性能等多个方面。其功能主要体现在以下几个方面： 数据分析和解读：通过对企业数据进行深度分析，提取有价值的信息。 趋势预测：基于历史数据预测未来的市场趋势和业务走向。