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  • 数据访问

    支持主流的关系型数据库、非关系型数据、非机构化数据文件,能与基于Hadoop的大数据平台产品无缝衔接,同时支持上传各种类型数据,让用户轻松驾驭多源数据。

  • 数据模型

    提供创建SQL语句查询建模(支持多表查询,能在SQL语句中支持{i}变量),并且能做为模型训练中的数据源,供给业务挖掘人员在建模流程中直接使用。

  • 数据准备

    支持属性选取算法和算法集成,支持数据取样、分割、转化等,可实现行列合并、数据类型转换、原数据处理、过滤行及样本、识别并移除冗余数据等

  • 数据探索

    提供单变量统计及相关系数矩阵、协方差矩阵、二元统计、卡方检验、T检验等数据探索方法,可缩短数据探索的时间,支持用户实时进行数据探索和实验。

  • 数据建模

    提供行业里最全面的系列建模技术,目前提供上百种数据挖掘算法,涵盖:统计分析、特征工程、文本分析、机器学习、网络分析、深度学习等多个领域。基于内存的高效迭代计算、保证计算的速率和准确,其建模目的是为了将原始的数据输入通过一系列算法组合得到最终业务结果。

  • 模型评估

    支持预测、聚类、预处理、转化、缺失值估算模型,通过忽略未使用的模型属性和处理之前不可见的值应用模型,在训练过程中可进行回归评估、二分类评估、多分类评估等,并提供ROC、PR曲线等利于分析人员进行评估。

  • 模型使用

    能够支持模型的分享、导出以及对外WebService接口,让训练出来的模型与业务系统无缝对接

  • 界面功能支持

    简单易用的可视化环境,视觉呈现所有利益相关者之间的合作,可简单高效设计更好的模型,提供强大的系统支持。

  • 数据建模

    支持相似度、聚类、关联分析、决策树、贝叶斯、神经网络等建模算法,建模目的是为了将原始的数据输入通过一系列算法组合得到最终业务结果。

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