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機(jī)器學(xué)習(xí)平臺 （Smartbi Mining）

通過深度數(shù)據(jù)建模，為企業(yè)提供預(yù)測能力借助50+種算法組件，支持文本分析、五大類算法和數(shù)據(jù)預(yù)處理；可視化拖拽操作，為用戶提供一站式的流程式建模體驗(yàn)。

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數(shù)據(jù)挖掘未來

讓數(shù)據(jù)不再死板，變得鮮活起來，充滿了靈性，透過表象看趨勢

通過人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)，使數(shù)據(jù)管理和分析自動(dòng)化，從而更有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 Smartbi減少了當(dāng)前依賴IT處理所帶來的效率問題和口徑偏差，讓用戶獲得更深入的洞察力。

一站式建模部署，無縫集成到企業(yè)BI應(yīng)用

適合大型企業(yè)

分布式云計(jì)算，線性擴(kuò)展，保證性能，與BI平臺無縫整合，一鍵發(fā)布挖掘模型，模型庫提高知識復(fù)用，減少重復(fù)投入，支持跨庫查詢，統(tǒng)一控制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，訓(xùn)練自動(dòng)化、模型自學(xué)習(xí)。

適合公民數(shù)據(jù)科學(xué)家

直觀的流式建模，極簡風(fēng)格的節(jié)點(diǎn)配置界面，支持可視化探索，輕松理解數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)并聯(lián)，流程節(jié)點(diǎn)在線幫助，模型超參數(shù)自動(dòng)調(diào)整。

跟BI平臺無縫集成

數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果往往不容易被理解，與Smartbi其他可視化功能無縫集成，將挖掘結(jié)果通過Smartbi多樣豐富的可視化手段進(jìn)行分析展現(xiàn)。

產(chǎn)品特性

  • 專業(yè)的算法能力

  • 可視化流式建模

  • AutoML

  • 模型自學(xué)習(xí)

  • 模型對比

  • 專業(yè)的算
    法能力

  • 可視化流
    式建模

  • Auto
    ML

  • 模型
    自學(xué)習(xí)

  • 模型
    對比

  • 專業(yè)的算法能力

    內(nèi)置50+挖掘組件，包含了分類、回歸、聚類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)等機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟算法 支持文本分析處理，支持使用Python擴(kuò)展挖掘算法， 支持使用SQL擴(kuò)展數(shù)據(jù)處理能力

  • 可視化流式建模

    為用戶提供可視化建模界面，預(yù)置大量數(shù)據(jù)處理及算法節(jié)點(diǎn)，通過拖拽的方式實(shí)現(xiàn)流式建模，方便用戶快速構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型

  • AutoML

    將數(shù)據(jù)來源、特征、模型、優(yōu)化、評價(jià)有關(guān)的重要步驟進(jìn)行自動(dòng)化地學(xué)習(xí)創(chuàng)建，使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過向?qū)降姆绞郊纯杀惠p松創(chuàng)建應(yīng)用

  • 模型自學(xué)習(xí)

    模型自學(xué)習(xí)根據(jù)定期更新的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對模型自動(dòng)化訓(xùn)練，并能自動(dòng)將符合一定要求的模型發(fā)布或者部署到生產(chǎn)中，從而解決模型長期得不到更新準(zhǔn)確性降低的問題，并極大減輕運(yùn)維人員的工作量

  • 模型對比

    模型對比可以展示各個(gè)模型的分析結(jié)果、不同算法模型的對比分析，并支持導(dǎo)出包括模型參數(shù)、特征變量、特征重要性、評估指標(biāo)等內(nèi)容的評估報(bào)告

更多功能

  • 統(tǒng)計(jì)分析

    支持相關(guān)性分析、高維數(shù)據(jù)可視化、假設(shè)檢驗(yàn)、全表統(tǒng)計(jì)等統(tǒng)計(jì)分析方法。

  • 文本分析

    支持文本分析算法，能快速實(shí)現(xiàn)文本的處理工作，包括文本分詞、TF-IDF、停用詞處理、詞袋模型、詞頻統(tǒng)計(jì)

  • 算法評估

    針對不同算法，提供不同的算法評估指標(biāo)，包括但不限于：準(zhǔn)確率、召回率、F1值、擬合優(yōu)度、混淆矩陣、ROC曲線、auc值、KS曲線、均方根誤差、均方誤差、r2等

  • 算法拓展

    支持自定義Python、SQL代碼，靈活幫助用戶擴(kuò)展算法庫，用戶可以定制新的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺算法節(jié)點(diǎn)

  • 自動(dòng)調(diào)參

    支持算法自行進(jìn)行迭代，自動(dòng)選擇最合適的參數(shù)，無需人工干預(yù)

  • 模型管理

    對于已訓(xùn)練好的優(yōu)化模型，可以保存模型；建好的實(shí)驗(yàn)可以進(jìn)行導(dǎo)入與導(dǎo)出；模型支持自學(xué)習(xí)

  • 服務(wù)發(fā)布

    支持將已經(jīng)訓(xùn)練好的優(yōu)化預(yù)測模型部署成為Web服務(wù)，提供API供實(shí)際業(yè)務(wù)使用；用戶可直接通過調(diào)用該API向其發(fā)送數(shù)據(jù)，獲取優(yōu)化模型的預(yù)測數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)或者以批處理模式發(fā)送數(shù)據(jù)

  • 性能擴(kuò)展

    支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分布式執(zhí)行，以充分利用計(jì)算資源和加快性能。需要支持5個(gè)節(jié)點(diǎn)的分布式計(jì)算引擎

  • 模型批量預(yù)測

    通過模型離線批量預(yù)測定時(shí)調(diào)度訓(xùn)練好的模型DAG來將批量預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)輸入到目標(biāo)表中

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景

  • 營銷域

    滿意度評估

    客戶細(xì)分

    客戶評級

    客戶挽留

    促銷分析

    精準(zhǔn)營銷

  • 風(fēng)控域

    專家研判系統(tǒng)

    反欺詐診斷系統(tǒng)

    異常預(yù)警系統(tǒng)

    智能審計(jì)系統(tǒng)

    信用評估

    違約分析

  • 運(yùn)營域

    庫存優(yōu)化

    增長預(yù)測

    預(yù)測維護(hù)

    質(zhì)量評估

    效果評估

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景

  • 營銷域

    滿意度評估

    客戶細(xì)分

    客戶評級

    客戶挽留

    促銷分析

    精準(zhǔn)營銷

  • 風(fēng)控域

    專家研判系統(tǒng)

    反欺詐診斷系統(tǒng)

    異常預(yù)警系統(tǒng)

    智能審計(jì)系統(tǒng)

    信用評估

    違約分析

  • 運(yùn)營域

    庫存優(yōu)化

    增長預(yù)測

    預(yù)測維護(hù)

    質(zhì)量評估

    效果評估

實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用案例

  • 精準(zhǔn)營銷-挖掘貴金屬潛在客戶

  • 電力竊漏電用戶自動(dòng)識別

  • 航空公司客戶價(jià)值分析

  • 需求分析

    客戶是企業(yè)盈利的第一要素，能夠快速識別并爭取客戶，可以讓企業(yè)迅速提高競爭力。對于銀行零售部門，貴金屬營銷是一項(xiàng)重要的業(yè)務(wù)，挖掘貴金屬潛在客戶，旨在對客戶進(jìn)行 精準(zhǔn)營銷，建立個(gè)性化的顧客溝通服務(wù)體系，既能降低銀行營銷成本，又能實(shí)現(xiàn)最大化營銷效果。

    適用場景/行業(yè)

    銀行、證券公司等針對特定的產(chǎn)品營銷，需要快速尋找潛在的客戶群體的企業(yè)。

  • 需求分析

    傳統(tǒng)的防竊漏電方法主要通過定期巡檢、定期校驗(yàn)電表、用戶舉報(bào)竊電、工作人員監(jiān)控等方法來發(fā)現(xiàn)竊電或計(jì)量裝置故障。但由于終端誤報(bào)或漏報(bào)的情況過多，傳統(tǒng)方法無法達(dá)到真正快速精確定位竊漏電嫌疑用戶的目的。為了精準(zhǔn)識別出竊漏電用戶，減少對專家的經(jīng)驗(yàn)知識的依賴性，減少稽查工作人員的工作量，需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘模型，自動(dòng)檢查、判斷用戶是否存在竊漏電行為。

    適用場景/行業(yè)

    水電局識別竊漏電，政府稅務(wù)識別偷稅漏稅人，學(xué)校貧困生鑒定等。

  • 需求分析

    信息時(shí)代的來臨使得企業(yè)營銷焦點(diǎn)從產(chǎn)品中心轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻糁行?，客戶關(guān)系管理成為企業(yè)的核心問題?？蛻絷P(guān)系管理的關(guān)鍵問題是客戶分類，通過客戶分類，區(qū)分無價(jià)值客戶、高價(jià)值客戶，企業(yè)針對不同價(jià)值的客戶制定優(yōu)化的個(gè)性化服務(wù)方案，采取不同營銷策略，將有限營銷資源集中于高價(jià)值客戶，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤最大化目標(biāo)。準(zhǔn)確的客戶分類結(jié)果是企業(yè)優(yōu)化營銷資源分配的重要依據(jù)，客戶分類越來越成為客戶關(guān)系管理中亟待解決的關(guān)鍵問題之一。

    適用場景/行業(yè)

    需要對客戶進(jìn)行群體劃分的企業(yè)。

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