以“数据可视化、智能决策”为理念，通过Finereport搭建主设备管理驾驶舱。数据管理分析平台采用多种故障分析方法，对设备停机和故障进行统计分析，确定应采取的维护措施，全面监督设备状况。同时，通过时间维度分析故障表数量和完成率、设备维护和完成率，通过故障表明细定位详细问题，通过维护完成监督，形成业务闭环管理，提高整体维护完成率40%，有效保证设备的正常生产运行。
其次，多功能数据分析和报告功能使“智能库存”成为管理者的得力助手。该应用程序可以对库存数据进行分类，生成各种图表和报告。这些报告可以显示商品销售趋势、库存周转率等关键指标，从而帮助管理者了解仓库的运行情况。此外，应用程序还提供数据导出和共享功能，方便用户与其他部门或供应商沟通和合作。这些数据的可视化和共享不仅提高了工作效率，而且提高了决策的准确性和及时性。
可视化数据分析也可以作为管理者的决策依据，如通过数据积累判断不同时间范围内需要储备多少库存、决定是否购买不同供应商端的商品质量和信用状况等。科学决策可以降低成本。
3. 可视化和设计：人工智能技术可以应用于可视化和设计领域，帮助人们以创造性的方式表达和呈现信息。通过学习数据可视化、图像处理和设计原则，人们可以使用人工智能工具来创造有吸引力和有影响力的视觉作品，激发观众的想象力和创造力。
我们将利用这个数据集，通过数据分析和可视化显示，引导您完成以下简单的业务分析任务，充分挖掘数据的价值，使数据更好地服务于业务：
在 AI 在帮助下，做数据分析会容易很多，但是现在 AI 只能作为助手，不能代替数据分析师。事实上，数据分析师仍然有需求市场。我在网上找到了一个公开的 2022 年数据分析岗位招聘数据，具体在于 2022年数据分析岗位招聘数据可视化项目。我们可以让 GPT4 来分析一下这个数据，看看数据分析师的市场需求。
A：目前，数字化转型中常见的问题是缺乏顶层设计、转型方向和目标不明确。业务场景中的数字化转型挑战主要包括研发、生产和销售之间缺乏数据协调，无法快速传递响应需求。鞍钢数字化转型从2021年开始建设数字鞍钢已经三年了。今年的重点是平台建设和数据资产化。下一步是进行数据挖掘和数据处理。