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    • 易用

      通过可视化的拖拽式工作流,实现数据建模、分析、预测、可视化

    • 开放

      交互式Notebook,支持多种开源建模语言(Python等)

    • 丰富

      预置丰富的机器学习算法,满足从数据导入和处理,到模型训练和评估、导出,覆盖预测分析端到端业务

    • 一站式

      提供特征工程、机器学习算法、建模、预测、模型全生命周期管理的机器学习一站式机器学习应用

    应用场景
    • 产品推荐

    • 客户分群

    • 异常检测

    • 预测性维护

    产品推荐

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    根据客户本身属性和行为特征等(年龄、性别、工作类型、婚姻状况、文化程度、个人贷款、收入情况),预测客户是否愿意办理相关业务,为客户提供个性化的业务推荐

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    功能描述

    • 拖拽式工作流

      拖拽式建模方式,提供丰富的算法节点

    • 丰富的可视化

      数据可视化和模型可视化功能,数据、机器学习模型即时可视

    • 交互式Notebook

      交互式建模方式,兼容第三方开发包,提供数据可视化能力

    拖拽式工作流

    • 可视化拖拽业务流构建

      简单直观的建模流程设计,零编码即可将业务分析、建模流程设计出来

    • 快速得到最终结果

      配合可视化功能快速迭代收敛得到最终结果,并可将模型部署到离线生产环境中

    丰富的可视化

    • 数据可视化

      内置丰富的图表类型,数据探索分析所见即所得,提升数据探索效率

    • 模型可视化

      训练的模型、评估结果可视化,提升模型的可解释性

    交互式Notebook

    • 交互式Notebook框架

      数据分析的“浏览器”,统一入口,与底层大数据平台计算框架可解耦,兼容开源Python分析库

    • 丰富的数据分析能力

      涵盖数据探索、特征工程、数据建模、可视化等数据分析过程

    • 模型全周期管理

      支持模型构建、预测、部署、调度等全周期管理

    • 预置机器学习算法

      从数据导入和处理,到模型训练和评估、导出,覆盖数据挖掘端到端业务

    模型全周期管理

    • 可视化模型生命周期管理

      同一个业务的模型按版本进行状态管理,可以在管理界面对模型服务的生命周期进行可视化管理

    • 支持业界模型标准

      支持业界标准的模型PMML的导入导出,与其他机器学习软件进行无缝集成

    预置机器学习算法

    • 分布式机器学习算法库

      大规模分布式计算提高计算效率,让模型在大数据集上进行训练从而得到更精确的结果

    • 自动化数据探查及参数调优

      对数据进行数据探查得到数据类型及各种统计值,对逻辑回归和线性回归可自动化参数调优

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