Mua hàng:0983715689 Diễn đàn   Đặt câu hỏi
Hỗ trợ sử dụng Tư vấn mua hàng
Call 04.5148550
Call 04.5148550
Call 04.5148550
Call 04.5148550
Call 04.5148550
Phản hồi, ý kiến góp ý của bạn với 1VS Phản hồi - góp ý
Hotline:(0988-721-127)
(04) 3514-85-50
(04) 3514-85-51
(04) 3514-84-30
Ý kiến nhận xét

Chị Trần Thị Lâm - Kế toán - Công ty cổ phần Tập đoàn Thái An

"...Lúc bắt đầu sử dụng, bên mình cũng gặp nhiều khó khăn vì chưa quen với phần mềm mới. Tuy nhiên khi đã hiểu các nguyên tắc làm việc của 1C thì mình nhận thấy đây là công cụ đắc lực cho người sử dụng trong việc việc kiểm tra, kiểm soát và đưa ra báo cáo giúp đơn giản hóa công việc của mình...".

Anh Trần Quang Thiện - Chủ Nhà sách cô Hường

"... Mình đặc biệt ưa dùng tính năng tổ chức danh mục phân cấp không giới hạn của phần mềm: hàng hóa và khách hàng được ghi nhận theo từng nhóm nhỏ. Điều này không chỉ hỗ đắc lực cho thu ngân bán hàng chính xác và nhanh chóng mà còn rất tiện dụng khi thiết lập và quản lý các chương trình khuyến mại, chiết khấu cho từng nhóm khách hàng theo một hoặc nhiều nhóm sản phẩm...".

1C:Quản lý tổng thể (ARM)


Đăng ký nhận bài viết

  1. Bạn đang dùng giải pháp 1C nào?
    1. 1C:KẾ TOÁN 8
      1181 (98.83%)
    2. 1C:Bán lẻ 8
      305 (25.52%)
    3. 1C:Quản lý thương mại
      140 (11.72%)
    4. 1C:Quản lý tổng thể (ARM)
      93 (7.78%)
    5. 1C:Quản lý văn bản (ECM)
      72 (6.03%)
    6. 1C:Hóa đơn
      67 (5.61%)
    7. 1C:Hiệu thuốc
      54 (4.52%)
    8. 1C:Cửa hàng điện máy
      52 (4.35%)
    9. 1C:Nhà hàng
      47 (3.93%)

Thông tin công nghệ, giải pháp

Cơ chế phân tích dữ liệu trong 1C
14/05/2015 - Số lần đọc: 1014
Chúng ta cùng xem xét tính năng mà thường không được đánh giá cao như là một công cụ có sẵn trong hệ thống 1C:DOANH NGHIỆP 8, đó là cơ chế dự báo và phân tích dữ liệu.
Cơ chế phân tích 

Cơ chế phân tích dữ liệu trong 1C:DOANH NGHIỆP được dùng để đơn giản hóa công việc của lập trình viên trong phần xác định ra các quy luật trên cơ sở các dữ liệu khác nhau. Ví dụ, bằng cơ chế này có thể hiển thị các hàng hóa mà thường được bán cùng với nhau. Thông tin này có thể được sử dụng như là để trợ giúp bán hàng, cũng như để nhắc cho người quản lý doanh nghiệp. Một ví dụ khác: xây dựng dự báo bán hàng trên cơ sở dữ liệu của các kỳ trước. Thông tin này rất quan trọng cho bộ phận mua hàng.

Đây không phải là toàn bộ danh sách các cách ứng dụng cơ chế phân tích dữ liệu trong 1C, chúng ta cùng thử đi sâu xem xét khả năng này.

Các đối tượng chính của cơ chế phân tích dữ liệu 1C

Cơ chế này được hình thành trong hệ thống 1C:DOANH NGHIỆP bởi 3 đối tượng:

  • Phân tích dữ liệu – đối tượng dùng để thực hiện phân tích dữ liệu. Đối với đối tượng này, cần thiết lập nguồn dữ liệu và các tham số cần thiết để phân tích.
  • Kết quả phân tích dữ liệu – đối tượng là kết quả làm việc phân tích dữ liệu
  • Mô hình dự báo – được tạo trên cơ sở kết quả phân tích dữ liệu. Đối tượng là nút cuối trong cơ chế phân tích 1C và để khởi tạo ra bảng giá trị mà trong đó có các giá trị dự báo.
Sơ đồ tổng quát của cơ chế phân tích và dự báo

Hình vẽ : Sơ đồ tổng quát của cơ chế phân tích và dự báo

Các kiểu phân tích dữ liệu trong 1C:DOANH NGHIỆP 8.3

Hệ thống 1C:DOANH NGHIỆP có thể dùng với nhiều kiểu phân tích khác nhau, chúng ta cùng xem chi tiết.
  • Thống kê chung – đây là kiểu phân tích dưới dạng một tập mẫu thống kê đơn giản được lấy ra từ nguồn dữ liệu. Ví dụ áp dụng: phân tích bán hàng theo mặt hàng trong kỳ. Kết quả phân tích là thông tin về số lượng hàng đã bán. Ngoài ra, hệ thống còn tính các trường đặc thù: lớn nhất, nhỏ nhất, trung vị, giá trị trung bình, độ rộng dải số, phương sai, số lượng giá trị số lượng các giá trị đơn trị.
  • Tìm kiếm tương đồng – kiểu phân tích dùng để tìm kiếm các tổ hợp thường gặp. Việc này phù hợp để tìm các mặt hàng được bán cùng nhau trong 1 giỏ cho khách hàng. Kết quả phân tích là hệ thống khởi tạo các thông tin sau: thông tin về dữ liệu đã được xử lý, các nhóm tương đồng, quy tắc tương đồng theo một số nhóm so sánh.
  • Tìm kiếm chuỗi nối tiếp – việc phân tích này cho phép xác định ra các quy luật trong dữ liệu ban đầu và đưa ra dự báo tiếp theo. Kết quả thực hiện phân tích này là hệ thống hiển thị ra thông tin về khả năng xuất hiện một sự kiện nào đó tính theo phần trăm (%).
  • Phân tích phân đoạn – cho phép tiến hành phân tích xem có thể phân bổ thông tin nào theo các nhóm (cụm, phân đoạn) trên cơ sở dữ liệu từ nguồn. Thông tin này có thể hữu ích, ví dụ khi tạo phân nhóm khách hàng (Segmentation).
  • Cây giải pháp – bằng dạng phân tích này có thể nhận được cấu trúc các quy tắc phân loại dưới dạng cây phân nhánh. Kiểu phân tích này trợ giúp cho việc kết nối nguyên nhân và các sự kiện phát sinh sau này. Ví dụ, bằng cách phân tích số lượng các vụ việc thất bại, có thể nhận được nguyên nhân mất khách hàng.
- Phòng công nghệ 1VS -


Tin tức khác


Báo chí viết về 1VS
25/12/2015
Giải đáp vướng mắc trong lập Báo cáo tài chính năm 2015:

"Nội dung chính của sự kiện là tập trung hướng dẫn rà soát từng tài khoản trước khi lập báo cáo tài chính, chỉ ra những điểm cần lưu ý, hay sai sót, và những rủi ro về thuế khi lập báo cáo tài chính năm 2015. Trong đó, có nêu rõ những khác biệt giữa các đơn vị thực hiện theo quyết định 48 và thông tư 200".

10/08/2015
Ứng dụng dịch vụ đám mây cho các giải pháp kế toán và quản lý 1C - Đài Truyền hình Kỹ thuật số VTC (VTC1):
Điện toán đám mây là xu thế tất yếu của nền công nghệ hiện đại. Với việc đưa lên mây nhiều giải pháp như kế toán, bán hàng, quản lý tổng thể doanh nghiệp... dịch vụ đám mây của 1C được nhiều doanh nghiệp ứng dụng để tự động hóa công tác quản lý trong nhiều lĩnh vực. 
01/06/2015
Phần mềm kế toán 1C: Một dữ liệu cho hàng trăm khách hàng - Báo Tài chính điện tử:
"... Thứ nhất, đám mây 1C của chúng tôi sử dụng cơ chế chia tách dữ liệu Multitenancy. Với cơ chế này, 1VS chỉ cần quản lý 1 dữ liệu phần mềm duy nhất dùng chung cho hàng trăm, hàng nghìn khách hàng của mình. Trong đó, có chia tách thành các vùng dữ liệu riêng của mỗi khách hàng, đảm bảo tính riêng tư của từng vùng dữ liệu. Nhờ công nghệ này, chúng tôi giảm được tới mức tối thiểu về thời gian, công sức và chi phí cho việc bảo trì sản phẩm trong đám mây.".