氚云tERP产品介绍

10.

 

节能贝叶斯:

目录

http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html

1概览3

 

2功力简介4

9.

2.1产品功效架构4

每当组织初期将训练多少一分为二,用部分结构分类器,然后据此另外一样片检测分类器的准确率。

2.2售货模组4

 

2.3储藏室存模组5

8.

2.4买模组6

对分类问题,其实谁还无见面生,说咱们每个人每日还在实行分类操作一点还非夸大,只是我们无意识及罢了。例如,当你盼一个路人,你的心血下意识判断TA是阳是女;你也许时时会面活动以路上对身旁的恋人说“这个人一样看便生有钱、那边发个非主流”之类的语句,其实这虽是千篇一律种植分类操作。

2.5财务模组6

      从数学角度来说,分类问题只是开如下概念:

2.6总人口事模组7

     
已解集合:图片 1图片 2,确定映射规则图片 3),使得任意图片 4来且只来一个图片 5使得图片 6)成立。(不考虑模糊数学里的混淆集情况)

3成品展示8

     
其中C叫做类别集合,其中各级一个元素是一个档,而I叫做项集合,其中各一个因素是一个索要分类项,f叫做分类器。分类算法的天职便是布局分类器f。

3.1产品主页面(PC端)8

     
这里要着重强调,分类问题屡屡利用经验性方法组织映射规则,即一般情况下之归类问题不够足够的信来布局100%不利的照耀规则,而是通过对涉数据的上学用实现自然几率意义及科学的分类,因此所训出底分类器并无是迟早能够拿每个待分类项可靠射到那个分类,分类器的品质与分类器构造方法、待分类数据的特性以及训练样本数量相当于过剩因素有关。

3.2出品主页面(手机端)9

     
例如,医生对患儿进行诊断就是一个突出的分类过程,任何一个医都没法儿直接看看病人的病情,只能观患者表现出底症状与各种化验检测数据来揆度病情,这时医就是好比一个分类器,而这个医生确诊的准确率,与外那时倍受的教诲艺术(构造方法)、病人的症状是否突出(待分类数据的性状)以及医生的经验多少(训练样本数量)都发密切关系。

3.3销售模组业务流程9

 

3.4售货模组快照(PC端)10

7.

3.5售货模组快照(手机端)11

线性回归?:输出值是连接的?

3.6库存模组业务关联逻辑11

线性分类?:输出值是勿总是的,比如输出只能是0或1

3.7库存模组快照(PC端)12

6.

3.8库存模组快照(移动端)12

贝叶斯定理能够告诉我们如何使用新证修改都有些看法。作为一个普遍的原理,贝叶斯定理对于具有概率的说是实惠之;通常,事件A在事件B(发生)的尺度下的几率,与事件B在事件A的规格下的概率是未均等的;然而,这两头是生确定的涉,贝叶斯定理就是这种涉及之陈。

3.9财务模组业务涉及逻辑13

        设P(A|B)表示事件B已经有的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的原则概率。下面就是贝叶斯公式:                

3.10财务模组快照(PC端)13

图片 7

3.11财务模组快照(移动端)14

内部的符号定义为:

4客户案例15

  • P(A)是事件A的先验概率或边缘概率,它不考虑其他B方面的素。
  • P(A|B)是曾知B发生后A的规则概率,也是因为得自B的取值而吃称之为A的**晚验概率**。
  • P(B|A)是现已知A发生后B的尺码概率,也是因为得自A的取值而被名B的**后验概率**。
  • P(B)凡事件B的先验概率或边缘概率,也作条件常量(normalizing
    constant)。

4.1客户这么说——辽宁海佳农化有限公司15

  按这些术语,贝叶斯定理可发挥也:继验概率 =
(相似度*先验概率)/标准化常量
。简单的云,贝叶斯定理是因假设的先验概率,给定假设标准下,观察到不同数额的票房价值,提供相同种植计算后验概率的不二法门。

4.2客户这么说——忻州市佰荣名品家居馆16

  贝叶斯决策就是以无完全的信下面,对一部分未知之状态用主观概率来开展估算,然后据此贝叶斯公式对有概率进行修正,最后还下期望值同修正概率做出极端漂亮决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策面临之一个中坚措施,其基本考虑是:

5.2活安装和开展18

1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。

6氚云简介19

2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。

6.1氚云概览19

3、根据后验概率大小进行裁决分类。

6.2氚云整体架构20

  贝叶斯的这种基本考虑可以在大量的实际上案例被得到利用,因为多切实可行社会面临,积累了重重历史先验数据,想拓展有裁定推理,也足以说凡是预测,就可按地方的步骤进行,当然贝叶斯理论的提高着,出现了成百上千初的演绎算法,更加扑朔迷离,和面向不同之圈子。一般的话,使用贝叶斯推理就是,预测有事件下同样不成出现的几率,或者属于某些项目的票房价值,使用贝叶斯来进展分类的使该是无比广的,很多事实上的推理问题吗得以变换为分类问题

 

5.

1 概览

 云tERP是同套面向商贸类企业的信息化全面解决方案

       产品覆盖从销售(CRM)、库存、采购、财务、人事、流程一体化管理。帮助企业增加建筑一个干脆、高效之运营管理平台,实现人口、财、物、供、销到管控。

 氚云tERP作为钉钉的上架应用,与钉钉无缝结合,具有自然移动属性

       产品具有模块可在手机上进展操作,企业得以随时随地进行工作处理,管理者可实时监控运营数量。

 氚云tERP基为氚云(PaaS平台)打造,具有莫大个性化和定制能力

       产品具备力量而经过氚云进行第二不成布、扩展开发,实现公司的个性化和扩张管理要求,帮助企业随需应变。

 

 

此贝叶斯分析的框架为在使我们哪处理特例和一般常识的规律。如果您最讲究特例(即完全无看先验概率)
很有或会见无意把噪声看做信号, 而奋不顾身的跨下来。 而而死守先验概率,
就成为无视变化而保守的总人口。其实仅仅来贝叶斯流的人数生存率会另行胜,
因为她们见面尊重特例,
但也未忘却书本的阅历,根据贝叶斯公式小心调整信心,甚至会再接再厉设计实验依据信号判断假设,这就是是咱们下一致步而提的。

2 功能简介

 

2.1 产品效果架构

图片 8 

 

 

4.

2.2 销售模组

 销售模组包含从头脑、潜在客户、跟进至成交、销售订单的如出一辙文山会海业务管理过程。

图片 9 

 

 

概率P(AB)怎么算
P(A)=0.4,P(B)=0.6,P(AB)=?怎么要的吧?

2.3 库存模组

 库存管理包含产品、仓库基本信息保护,产品有、入库、调拨、盘点,库存查询、统计分析等功能。

图片 10 

 

 

A:

2.4 采购模组

 采购模组包含供应商基本信息保护、采购申请、采购需求分析、价格政策、采购订单等模块管理。

图片 11 

 

 

P(AB)表示A和B同时出的票房价值,如果A,B相互独立,则P(AB)=P(A)*P(B);
如果A,B不是相互独立,则P(AB)=P(B|A)*P(A);

2.5 财务模组

 财务模组包含应了、应付、预收、预付管理,以及本、费用台账的功用。

图片 12 

 

 

P(B|A)是发生了A事件后,再发生B事件的概率。所以是A、B同时发生的事件数量÷A事件发生的数量,
当P(A)>0,P(B|A)=P(AB)/P(A)

2.6 人事模组

 人事模组包含公司人事档案信息、员工入、离、转的流水线处理以及员工工资单。

图片 13 

 

 

3.

3 产品展示

 

P(AB)是AB同时发生的概率,是以全体事件为100%来计算其中AB同时发生的概率。
P(B|A)是在已经发生了A事件的前提下,再发生B事件的概率。是以所有发生A事件为100%来计算AB同时发生的概率。

3.1 产品主页面(PC端)

图片 14 

 

 

1.

3.2 产品主页面(手机端)

图片 15 

 

贝叶斯公式:

3.3 销售模组业务流程

l 客户查重,显示前20条记下

l 跟进、外勤GPS定位

l 根据客户级别、产品类别制定价格政策

l 销售日报、月报、业绩统计排名

l 设定期限自动回到公海

l …

图片 16 

 

俺们来算一总算:假设学校里面人的总额是 U 个。60%
的男生还过长裤,于是我们收获了 U * P(Boy) * P(Pants|Boy)
个通过长裤的(男生)(其中 P(Boy) 是男生的票房价值 =
60%,这里可以简单的解啊男生的百分比;P(Pants|Boy) 是标准化概率,即于 Boy
这个法下通过长裤的票房价值是大半可怜,这里是 100% ,因为具备男生还过长裤)。40%
的女生中还要来一半(50%)是过长裤的,于是我们以抱了 U * P(Girl) *
P(Pants|Girl) 个过长裤的(女生)。加起总共是 U * P(Boy) *
P(Pants|Boy) + U * P(Girl) * P(Pants|Girl) 个通过长裤的,其中有 U *
P(Girl) * P(Pants|Girl) 个女生。两者如出一辙比就是你要求的答案。

3.4 销售模组快照(PC端)

图片 17 

 

脚我们将这个答案形式化一下:我们要求的凡 P(Girl|Pants)
(穿长裤的口里面有稍许女生),我们算的结果是 U * P(Girl) *
P(Pants|Girl) / [U * P(Boy) * P(Pants|Boy) + U * P(Girl) *
P(Pants|Girl)] 。容易觉察此处校园内人的总和是风马牛不相及的,可以消去。于是得到

3.5 销售模组快照(手机端)

图片 18 

 

 

P(Girl|Pants) = P(Girl) * P(Pants|Girl) / [P(Boy) * P(Pants|Boy) +
P(Girl) * P(Pants|Girl)]

3.6 库存模组业务关联逻辑

图片 19 

 

留神,如果将上式收缩起来,分母其实就是 P(Pants) ,分子其实就算是 P(Pants,
Girl) 。而以此比例不行自然地就读作:在穿越长裤的总人口( P(Pants)
)里面有小(穿长裤)的女孩( P(Pants, Girl) )。

3.7 库存模组快照(PC端)

图片 20 

 

上式中的 Pants 和 Boy/Girl 可以取代一切事物,所以其相似式就是:

3.8 库存模组快照(移动端)

图片 21 

 

 

P(B|A) = P(A|B) * P(B) / [P(A|B) * P(B) + P(A|~B) * P(~B) ]  
 ~B就是非B

3.9 财务模组业务涉嫌逻辑

图片 22 

 

收缩起来就是:

3.10 财务模组快照(PC端)

图片 23 

 

P(B|A) = P(AB) / P(A)

3.11 财务模组快照(移动端)

图片 24 

 

 

事实上这个就算相当:

4 客户案例

 

P(B|A) * P(A) = P(AB)

4.1 客户这么说——辽宁海佳农化有限公司

氚云tERP帮助彻底辽宁海佳农化有限公司彻底解决了以下问题,实现无纸化办公,高效,历史数据清晰可查:

1. 往销售部门老出差,销售发货通过电话沟

      通下单,纸张记录,历史数据无法实时查看,

      需要翻箱倒柜。

2. 客户保管登记不完,发生变化时不克实时反映,

      因信息不规范导致发货返货时常出。通过活动

      客户端,进行实时查看客户信息,及时更改客户数

      据,大大减少因信息错 导致的发货返货问题,客户满意度得到提升。

3. 陈年客户预收款都是电子表格记录,销售单位查都是由此电话联络,数据人工汇总,准确性大大减低,查看也无便于。

4. 买好准确查看和供应商往来,数据准确,发货回款、欠款。

5. 财务货款统计,可以精确查询预付款与发货回款,以及客户欠款。

6.
 性欲工资,目前好经移动端,查看自己工资的明细。这样方便快捷。让职工立即查阅,有问题及时沟通。避免日老改老账。

图片 25 

 

难怪拉普拉斯说概率论只是将常识用数学公式表达了出去

4.2 客户这么说——忻州市佰荣名品家居馆

1、赞助企业落实了工作数据实时计算统计,客户、供应商、库存、财务等消息一目了然。

ü 商品库存清晰准确,实时了解库存动态

ü 应收账款清晰标准,实时了解财务信息

2、CRM与上销存打通,业务完善联动

ü 客户跟进过程清晰可见

ü 销售下单实时传递及总部

ü 产品风行价格销售实时掌握

3、平台个性化满足了店铺额外管理需要。

ü 个性化售后模块帮助更好的跟踪服务顾客,并实时记录分析

ü 个性化物流模块啊实现了信用社自行派单动态跟踪售后服务

4、云端服务器使用减少企业自建服务器的保护问题。

5、企业主能够实时掌握企业动态,有效监控管理。

图片 26 

  

 

而是,后面我们会渐渐察觉,看似这么平庸的贝叶斯公式,背后却含有在老大深刻的规律。

5.2 产品安装及开展

图片 27 

 

 

6 氚云简介

 

2.

6.1 氚云概览

 属于PaaS;

 提供开发暨运作工作应用程序的保有力量(包括数据库、业务定制、工作流与审批、数据解析、可编程云逻辑、实时部署)以及丰富的模版SaaS应用(包括CRM、人事、资产、流程、项目等);

 允许商店或者第三正开发者个性化或者全新构建有社交和活动特性的应用程序;

 与钉钉无缝集成(开发之利用可钉钉标准,一键发布暨钉钉) 。

图片 28 

 

概率的加法法则

编辑

定理:设A、B是互不相容事件(AB=φ),则:

P(A∪B)=P(A)+P(B)

想见1:设A1、 A2、…、 An互不相容,则:P(A1+A2+…+ An)= P(A1) +P(A2) +…+
P(An)

由此可知2:设A1、 A2、…、 An构成完备事件组,则:P(A1+A2+…+An)=1

推论3: 

图片 29 

为事件A的对立事件。

推论4:若B包含A,则P(B-A)= P(B)-P(A)

揆5(广义加法公式):

针对随意两只事件A与B,有P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)[1] 

6.2 氚云整体架构

图片 30 

 

极概率

规则概率:已掌握事件B出现的尺度下A出现的票房价值,称为条件概率,记作:P(A|B)

规格概率计算公式:

当P(A)>0,P(B|A)=P(AB)/P(A)

当P(B)>0,P(A|B)=P(AB)/P(B)[1] 

乘法公式

P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)

推广:P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)[1] 

  

全概率公式

假定:若事件A1,A2,…,An互不相容,且A1+A2+…+An=Ω,则称A1,A2,…,An构成一个齐事件组。

全概率公式的花样如下:

 图片 31

如上公式就深受称之为全概率公式。[2]