建模训练平台介绍
在当今数字化时代,数据驱动的决策变得越来越重要。建模训练平台作为一种强大的工具,能够帮助企业和研究人员从海量数据中提取有价值的信息,构建精准的模型,为决策提供有力支持。
平台功能
数据接入与预处理:支持多种数据类型的接入,包括时序数据、历史数据、文本数据、关系型数据以及互联网数据等,满足企业各类数据需求。同时,具备强大的数据处理能力,可快速完成建模数据准备,涵盖特征工程、行列处理、统计分析、数据整合、数据融合、异常值处理等功能。
智能建模:提供一键式建模功能,自动完成数据处理、特征工程 、算法选择和参数择优等全流程自动化实现,有效降低技术门槛,让业务人员即使不懂 AI 技术也能快速构建专业模型。内置丰富的行业案例,开箱即用,引导用户快速构建专属的业务模型。
分析算法:拥有 9 大算法类型、120 + 分布式算法、5 种独创算法、15 种文本算法以及多种行业算法,强大的分析能力满足各类业务问题分析诉求。
平台优势
低门槛操作:对于零基础用户友好,通过简单拖拽配置即可完成业务分析与模型构建,三小时快速学习、一步智能建模、一键快速部署。
高效率建模:内置 200 + 分析算子和各类自动学习机制,有效提高建模效率。数据分析人员可快速拖拽,高效率完成自主建模。
灵活扩展性:支持多语言的编程体系和多形式的嵌入方式,满足数据科学家编码式分析需求,让代码的编写和调试更简单,也能让数据科学家专注分析,释放更大潜能。
行业应用广泛:适用于制造、电力、水务、油气、政企、金融等多个行业,可实现设备健康管理、制造过程诊断与优化、工业蒸汽量预测分析、设备重过载预测、反窃电、售电量预测等多种业务场景的应用。
分析洞察:具备全面的分析洞察能力,让建模流程显性化。提供全流程的节点洞察和丰富详细的洞察内容,支持洞察报告下载,帮助用户全方位观察建模过程、模型结果及数据结果,辅助用户开展模型的改进优化,提升模型有效性和精准度。
模型部署:完善的模型管理及模型部署方式,满足多种工程化应用需求,包括同步、异步服务,版本管理,模型监控,流服务调度管理,离线服务包等。
扩展编程:支持普通业务人员快速上手的轻量级数据准备,提供自定义算法、算法库建设和在线编码功能。内置 编程节点,满足个性化数据处理和分析,同时支持插件化系统结构,灵活快速集成自有算法,沉淀企业自有算法知识库。
