SmartMining V5数据挖掘技术白皮书

artMiningartMining广州思迈特软件有限公司SmartMining产品白皮书artMining录思迈特简介 3数据挖掘产品简介 5产品定位 5功能特点 7技术特性 10 配套服务 12数据挖掘功能介绍 14强大的数据读取功能 14丰富的数据处理方法 14图形化的数据探索方式 15核心的数据挖掘算法 16简洁直观的模型评估 18多格式的数据导出 19灵活的产品部署 19数据挖掘产品总结 20版权声明 21artMining思迈特简介大数据时代的来临，增强了所有管理者对数据的依赖，数据处理的需求也日渐强烈。我们15年前就一直专注在数据分析的领域，研发的“商业智能数据分析平台软件”[简称：Smartbi券、大中型企业、政府、电信、电力等多个行业得到广泛应用。Smartbi采用最新的互联网、移动云计算技术开发，以简洁、直观的界面，展现企业各环节的经营数据，并以丰富的展现形式为企业决策者提供分析和管理上的帮助，洞察企业的整个分析过程可以有效地贯穿起来。artMining作为中国本土企业，我公司不仅有成熟的软件产品，也有完善的产品服务，甚至源代码级别的技术支持服务以及开放的技术文档()服务。Smartbi产品家族由电子表格版(Spreadsheet)、自助分析板(xQuery)、数据挖掘板 (SmartMining系列)和企业套件(Insight)构成，适用于多种应用场景，无论面向工程师、业务人员还是专业分析师，Smartbi都能从容应对。官网二维码，或者安装APP进行体验：omcn(用自带浏览器访问)rtMining数据挖掘产品简介产品定位SmartMining平台，旨在为个人、团队、系统和企业所做的决策提供预测性智能。它可提供各种高级算法和技术(包括精准营销、市场细分、库存优化、生动的展现。SmartMining使您的企业在多方面受益。例如，您可以：SmartMining、成熟的预测分析模型。结合商业技术可以快速立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。应用SmartMining互，并实现企业内共享这些洞察力。artMining产品界面截图SmartMining云版同时可与Hadoop、Spark数据平台进行集成，g策。中提取价值1无论数据存储在何处(例如，数据仓库、数据库、平面文件等)，均可执行分析。1不仅可分析结构化数据(例如，年龄、价格、产品、位置等)，也可以分析非结构化数据(例如，文本、电子邮件、社交媒体数据等)。rtMining集成到现有系统中R能特点SmartMining这使得它成为企业预测分析的理想选择。据预处理、数据探索、模型设计、模型展示及模型评估等在内的建模能力，同时也兼顾要求，具有开放、面向业务的特征。用的可视化界面用户只需要通过拖、拉、拽的方式，就可以完成整个数据挖掘流程。通过与数据流的交互，分析人员和业务人员可以合作，将业务知识融入到数据挖掘流程中。您可以尝，揭示更多隐含关系。artMining同层次的用户使用SmartMining中都有自动选择模型和专家调整模型两种方式，对于一般应用，只需要按自动选择模型方式运行就可以生成满意结果，对于专业分析员，则可以通过专家调整模型方式调整模型中的相应参数，衍生出很多种不同的模型，从而生成更加理想的模型。程易于管理充分共享。rtMining能高效率SmartMining为分析投资提供了更快、更多的回报率。比如，专家建模和图形化探索分析，可以帮助您快速识别效果最好的模式，并结合多种预测得到artMiningSmartMining同层次的用户提供帮助，除详尽的操作使用手册外，还学会如何预测客户流失或寻找最有价值客户。兼容已有的IT/BI系统据库进行数据挖掘，在很短时间内对几百万条记录进行评分，而不需要额外的硬件设备。掘技术更新机制思迈特一直致力于将学术研究的最前沿转化为商业智能的研究，根据数据挖掘技术的发SmartMining保证SmartMining无论从整体架构还术特性SmartMining的数据挖掘算法，还包括大部分的统计分析算法，是目前为止算法做多的数据分析产品。SmartMining提供了各种借助机器学习、人工智能和统计ASmartMiningrtMiningSmartMining采用开发与标准化的技术开发，具备如下特点：询AOSP-SM(即“应用为导向的敏捷挖掘标准流程”的缩写)是结合我司专家团队长期的商业实践经验并基于IBM的跨行业数据挖掘过程标准(CRISP-DM)和SAS的数据挖掘方法(SEMMA)总结而来的一种面向应用的用于指导数据挖掘工作的方法。这是我司作为一种方法，它包含项目中各个典型阶段的说明、每个阶段所包含的任务以及这个过程。artMining整个流程由五个阶段组成，阶段之间并不一定要严格遵守顺序。实际上，大多数项目都。发现近年来二级代理的订单违约的情况越来越多，管理层想到这可能和销售员有关系，于是分析人员可以去分析每个销售员的订单违约情况是否有差异，进而验证订单违约与销售员是否存在某种关联。这种情况一般都不需要进行建模。从各个阶段工作难度和重要性来看，商业目标和评估两个阶段最为重要，如下图从各个阶段工作量来看，数据准备和应用两个阶段最多，如下图所示：务思迈特提供全方位的配套服务措施，包括一年免费售后服务、零距离的服务响应、全面的服务范围、完备的安全保障措施、人性化的服务内容与方式，售后服务有完善的技术服务rtMining流程、高效的服务响应承诺、高素质的技术专家团队，为顾客提供最满意的产品和服务。套服务内容包括：1产品升级服务(包括bug修复、现有版本升级、新版本升级等)；artMining数据挖掘功能介绍取功能SmartMining数据访问，在数据挖掘过程中无需考虑数据源及数据所在平台。并具备对多种格式的数据进行处理的能力，能够从多种类型的文件(如数据库、可处理方法据统计，数据挖掘过程中数据的质量、数量等各种问题使得该过程平均有70%以上的时间花费在数据预处理阶段，SmartMining提供多种数据处理节点，分析人员可以通过拖拉的库语言。rtMining并指导您以最便捷的途径找到问题的最终解决办法。artMining模式和关联性等信息一目了然，可以生成散点图、条形图、直方图、堆积图、地图等等。SmartMining中的输出包括数据表格、交叉列联表、数据审核报告、统计报告和质量报告等数据挖掘算法SmartMining挖掘技术，它可以满足任何数据挖掘应用。您可以从多分类等。探索类模型数据挖掘过程中通常包括上百个或者上千个变量。结果，在模型建模过程中大量的时间rtMining。模型决策树模型允许您开发分类系统，此分类系统可以基于一组决策规则来预测或分类未来的观测值。如果将数据分成您关注的类别(例如，高风险和低风险贷款、会员和非会员、投票人和非投票人)，则您可以使用自己的数据来构建规则，借此对新案例或旧案例进行准确性最大的分类。例如，可以基于年龄和其他因素构建对信用风险或购买意向络模型神经网络是功能强大的一般函数预测器，可用于分类建模。元素模型KNN程度分类观测值的方法，既可以用于类别目标也可用于连续变量的分类。artMining型聚类模型主要用来确定相似记录的组并根据它们所属的组来为记录添加标签。不需事先信息及组特征即可完成该操作。事实上，甚至无法确切知道要查找多少个组。析模型SmartMining现关联规则。。模型g观的模型评估还可以被累积，累积图表通常可以使模型的整体运行状态变得更佳。此外，还可以利用SmartMining模型进行评估。rtMining的数据导出件等，方便您对结果数据的使用。的产品部署SmartMining署方式，您可以将模型直接发布到数据库中进行高PMML的通用格式，支持对其进行二次开发。artMining数据挖掘产品总结SmartMining挖掘为定位的工具软件，其易用美观的设计理念甚至领是个人研究用途(免费)，还是商业组织、政府事业单位的业务预测，或是超大数据的分析计算，都能享受到专业、易