大模型 数据挖掘

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星环科技无涯·问知Infinity Intelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

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大数据挖掘是指利用各种计算机辅助工具和技术来处理大规模数据集,探索数据中潜在的模式、趋势和关联性,从而提取有价值的信息并支持决策。大数据挖掘包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换和建立模型等多个环节,需要运用各种算法和技术,如聚类分析、关联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过大数据挖掘,可以实现企业运营的优化、市场营销的预测、风险管理的预警等应用。大数据挖掘的过程通常可以分为以下几个步骤操作,使得数据可以适应挖掘算法的要求。例如,进行特征缩放、标准化、归一化等操作,确保不同特征的权重相对平衡。挖掘模型的选择和建立:根据具体的挖掘目标,选择适合的挖掘模型和算法。常见的模型包括聚类分析、联规则挖掘、分类回归、人工神经网络等。通过使用这些模型,可以揭示数据中的模式、趋势和规律。模式评估和解释:对挖掘结果进行评估,判断模型的准确性和稳定性。同时,对挖掘结果进行解释,提取有价值的信息,以支持决策和业务应用。大数据挖掘在各个行业中有着广泛的应用例如金融领域的风险管理和欺诈检测、医疗领域的病例分析和诊断、零售行业的市场分析和销售预测等。通过挖掘大数据中隐藏的知识和见解,可以帮助企业做出更明智的决策,并获得竞争优势。
大数据分析需要从繁杂复杂的数据挖掘规律以提取新的知识,是实现大数据价值挖掘的关键。数据分析有两个主要的技术路线:一是根据先验知识手动建立数学模并分析数据;二是通过建立人工智能系统,利用大量样本数据。与传统算法不同,这种算法没有额外的假设前提,而是完全依靠输入数据自己模拟和构建相应的模型。这种算法的特点决定了它更加灵活,并且能够自动根据不同的训练数据进行优化。大数据技术将与人工智能技术更加紧密地进行训练,使机器能够代替人工从数据中提取知识。传统分析:数据挖掘的基本过是从数据库中提取数据,然后通过ETL流程将其整合成适用于分析挖掘算法的宽表,后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件通常只能处理小规模的单机数据。由于这种限制,传统的数据分析挖掘常常采用抽样的方式来减小数据规模。智能分析:以往的数据分析技术相比,人工智能技术主要于神经网络,并发展出了多层神经网络,从而可以进行深度机器学习结合,使计算系统具备理解、推理、发现和决策数据的能力,从而能够从数据中获取更准确、更深层次的知识,挖掘出背后的价值。
大数据挖掘平台是一种专门用于从海量、复杂的数据中提取有价值信息和知识的软件系统。它集成了多种数据挖掘技术、算法和工具,为企业和组织提供高效的数据挖掘解决方案。一、平台架构数据获取层数据源连接:能够与结果的散点图)、热力图等形式展示数据挖掘的模式、关系和异常情况,方便用户理解和解释挖掘结果。二、关键技术分布式计算技术并行挖掘算法:为了处理海量数据大数据挖掘平台采用分布式计算框架实现并行挖掘算法(如信用记录、收入情况、债务情况)和行为数据(如交易频率、还款行为)进行挖掘,构建信用风险评估模型。例如,使用分类算法预测客户的违约概率,帮助金融机构决定是否发放贷款以及确定贷款额度。欺诈检测:通过模型。产品质量控制:对生产过程中的质量数据(如产品尺寸、性能指标、缺陷情况)进行挖掘,找出影响产品质量的关键因素。多种数据源建立连接,包括但不限于关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、大数据存储系统以及实时数据来源。数据提取与导入:通过数据提取工具和接口,将不同数据源的数据抽取并导入到平台中。数据预处理层数据
来说,数据挖掘算法平台是一个集成了各种数据挖掘技术和工具的软件系统。它提供了一种统一的接口,使得用户能够方便地使用各种算法和模型来处理数据,而无需深入了解每个算法的复杂细节。一般而言,数据挖掘算法平台、支持向量机等,来构建数据挖掘模型。不同的算法适用于不同类型的数据和问题,就像不同的工具适用于不同的工作一样。例如,决策树算法适用于分类问题,能够直观地展示数据的分类规则;神经网络则擅长处理复杂的大盘点数据挖掘算法平台丰富多样,不同类型的平台适用于不同的场景和数据挖掘任务。下面将为大家介绍几种常见的数据挖掘算法平台类型。基于规则的算法平台基于规则的算法平台通过定义一系列明确的规则来发现数据中的理解。未来,随着机器学习技术的不断创新和发展,数据挖掘算法平台将能够更好地处理各种复杂的数据类型,挖掘出更多有价值的信息,为各行业的发展提供更强大的支持。适应大数据时代需求在大数据时代,数据量呈爆炸式有价值信息。只有不断适应大数据时代的需求,数据挖掘算法平台才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。智能决策中的广泛应用在未来,数据挖掘算法平台将在智能决策中发挥更加广泛和重要的作用。它能够为企业战略
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大数据模型
浩如烟海的数据之中,通过各种算法和技术手段,挖掘出隐藏在其中的规律、模式和趋势,将看似杂乱无章的数据转化为具有实际价值的信息,为决策提供有力的支持。(二)分类与特点大数据模型主要可以分为预测模型和描述模型这解锁大数据模型:从原理到应用的全面解析一、大数据模型是什么(一)定义与概念大数据模型,简单来说,就是利用大数据技术构建的,从海量数据中提取有价值信息的数学模型。在当今数字化时代,数据如同源源不断的洪流,以惊人的速度产生和积累。这些数据涵盖了我们生活的方方面面,从日常的网络购物记录、社交媒体上的互动,到企业的运营数据、科研机构的实验数据等等。大数据模型就像是一位智慧的“数据探险家”,深入到这两类,它们如同大数据世界中的两支柱,各自发挥着独特而重要的作用,共同支撑起大数据应用的广阔天空。预测模型,如其名,是用于预测未来的趋势或行为的模型。它就像一位神奇的“预言家”,借助历史数据和各种复杂、大数据模型的优势(一)精准预测与决策支持在当今竞争激烈的商业环境中,大数据模型凭借其强大的数据分析能力,为企业提供了精准的预测和决策支持,成为企业在市场浪潮中破浪前行的有力武器。(二)个性化服务与体验
模型建立有意义的特征。数据转换:对数据进行转换和归一化,以便于进行后续分析。模式发现:通过运用合适的算法和技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势。模型评估:对挖掘出的模式和规则进行评估和验证,确定其数据挖掘指从大量的数据中通过算法分析、搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是一种通过使用计算机技术和算法从大量的数据中提取、发现、分析和展示潜在模式、关系和趋势的过程它使用统计学、机器学习、模式识别和数据库技术等方法,并结合领域知识来解决实际问题。数据挖掘的过程通常包括以下步骤:数据收集:获取和整理需要分析的数据集。数据预处理:对数据进行清洗、去除噪音、处理缺失值和异常值等。特征选择:选择对分析和可信度和用性。结果解释:解释和展示挖掘结果,提供对结果的理解和应用。数据挖掘可以应用于各个领域,如市场营销、金融、医疗、电商等,用来发现用户行为模式、预测销售趋势、识别欺诈行为、辅助医疗诊断等。
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数据挖掘分析
的重要特征。模型选择和建立:选择合适的机器学习模型,建立数据挖掘模型,对数据进行预测和分析。模型评估和优化:对建立的模型评估和优化,提高模型的准确性和稳定性,确保模型的可靠性。数据挖掘分析可以应用于数据挖掘分析是指利用统计和机器学习技,从大量的数据中提取出有意义的信息和知识的程。数据挖掘分析可以帮助人们发现隐藏在数据背后的规律和趋势,为企业决策提供决策支持。数据掘分析的主要步骤包括:数据采集和(Sophon)是一个一站式人工智能平台,包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件,能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程,支撑各类业务的数据分析、探索与服务。通过Sophon内置的统计算法、机器学习算法和深度学习算法,用户能够更高效地进行规模复杂数据分析和预测性分析,从而辅助业务决策,提供高企业的数字化运营能力和智能化决策能力。准备:收集相关数据,并进行数据清洗和整理,确保数据质量和致性。数据探索:利用数据可视化技术,对数据进行探索分析,发现数据背后的规律和趋势。特征工程:对数据进行特征提取和特征选取,筛选出对目标变量有影响
大数据模型是指利用大数据技术,通过数据预处理、数据挖掘等步骤,从海量数据中提取有价值信息,构建数学模型来描述业务需求和模式。大数据模型应用场景:大数据模型广泛应用于金融投资、市场营销、风险管理等多个领域。例如,通过NLP语言模型进行主题数据分析,以辅助投资决策;在监管领域,大数据监督模型用于纠正不当处罚,提升执法效率。大数据模型是通过数学化的方法从大量数据中提取价值信息,服务于业务决策和模式理解。学习和应用这些模型需要深厚的理论基础和实践经验,并且随着技术进步,其应用场景不断扩展,对各行各业的决策支持作用日益增强。同时,随着数据安全问题的凸显,相关保护措施也在不断发展和完善。
验证数据集,验证模型的有效性和数据的一致性。机器学习和数据挖掘已经成为了现代科技的重要支撑技术,对于实现大数据、人工智能等新型技术和产业的发展,具有至关重要的作用。随着科技的发展和数据的爆炸式增长,机器学习和数据挖掘成为人们获取并处理海量数据的重要利器。数据挖掘指的是从大数据集中发现隐含的、可预测的相关规律的过程,通过提取出来的有价值的信息,来解决现实生活和模型来预测、估或分类未来数据,并通过与以前处理的数据进行比较来发现式和未知关系。机器学习的目标是让计算机能够自动“学习”和改进,基于数据给出答案。机器学习和数据挖掘的区别在于它们的重点不同。数据挖掘主要关注数据,是一种寻找数据中规律和模式的技术;而机器学习主要关注算法和模型,是一种基于算法和模型训练数据来实现自动化学习的技术。数据挖掘的重点在于数据的展示可视化,以发现数据中的规律、趋势和异常;而机器商业上的问题。在数据集中发现规律和提取信息数据挖掘的核心目标,而我们通过机器学习来实现数据挖掘的目标。机器学习是一种人工智能的分支,它使计算机和自动化工具可以通过经验来学习和提高性能。机器学习通过建立
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...