企业大数据挖掘平台推荐

本文介绍了大数据挖掘平台在大型企业、普通用户及专业算法场景下的应用,如分布式计算、模型复用、可视化探索等。泰迪数据挖掘平台提供了丰富的机器学习算法和数据预处理功能,适用于金融保险等多个行业。

      大数据挖掘平台适合哪些应用场景呢?
      1、适合大型企业
       分布式云计算,线性扩展,保证性能,与BI平台无缝整合,一键发布挖掘模型,模型库提高知识复用,减少重复投入,支持跨库查询,统一控制数据访问权限,训练自动化、模型自学习。
      2、适合普通用户
      直观的流式建模,极简风格的节点配置界面,支持可视化探索,轻松理解数据质量和数据并联,流程节点在线帮助,模型超参数自动调整。
     3、专业算法能力
     内置5大类机器学习成熟算法,支持文本分析处理,支持使用Python扩展挖掘算法, 支持使用SQL扩展数据处理能力。

     泰迪数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法,包含了分类、回归、聚类、关联等多种成熟算法类型。其中包含了多种可训练的模型:逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外,数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能,包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

    简单易用,可以一站式完成数据处理和建模。大数据挖掘相关解决方案可以应用于金融保险、电子商务、广播电视、智慧信访、智慧交通、智慧广电等各行各业中。

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