【直播预告】数据深度挖掘、分析、建模其实可以很简单!

日期:2018-01-03      来源:otpub.com      作者:otpub      编辑:otpub      点击:576次

如何理解以图形化方式对数据进行建模分析

简单来说,创建数据分析模型,你是会选择这样?

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还是这样,采用图形化拖、拉、拽方式,对数据进行清洗、建模、展示等。

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为什么要进行数据可视化?

 

1、无论是哪种职业和应用场景,可视化工具都有一个共同的目的,即明确、有效的传递信息。图形能将不可见现象转化为可见的图形符号,并直截了当和清晰直观的表达出来。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,可视化工具能够加深人对于处理内容的理解和记忆。

 

2、将数据清洗、深度学习、神经网络等算法功能模块化后,免去了数据预处理及算法代码编写的各种苦恼环节,让我们能够轻松地建立数据分析模型,极大提升工作效率。

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怎样实现大数据清洗、建模、验证可视化?

 

孔明科技大数据产品解决方案供应商,提供包含数据分析、建模、机器学习和人工智能的完整SAAS产品。

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1. 30+算法及功能模块

K-MEANS、随机森林、文本词频提取、IG、XGBoot、生存分析回归、梯度提升术、逻辑回归集成、SVM、神经网络、决策树、FP GROWTH……

 

2. 25+数据预处理功能模块

列合并、行追加、数据源导入、字符处理、行列交叉统计、数据抽样、行筛选、数据拆分、t-TEST、F-TEST…

 

3. 支持自定义模块

将常用的数据流程及功能“打包”成集成模块,直接拖拽于其它类似场景;企业可将自主集成的业务逻辑,产出成自主IP,并共建行业数据处理挖掘知识产权。

 

4. 每月2次迭代完善及更新

强大的研发及科研团队,及时更新及加入最新算法,根据客户需求建立最优算法。


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