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数据挖掘未来
让数据不再死板，变得鲜活起来，充满了灵性，透过表象看趋势
通过人工智能(AI)和机器学习(ML)，使数据管理和分析自动化，从而更有效地进行数据分析。 Smartbi减少了当前依赖IT处理所带来的效率问题和口径偏差，让用户获得更深入的洞察力。一站式建模部署，无缝集成到企业BI应用
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。适合公民数据科学家
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。跟BI平台无缝集成
数据挖掘结果往往不容易被理解，与Smartbi其他可视化功能无缝集成，将挖掘结果通过Smartbi多样丰富的可视化手段进行分析展现。产品特性
专业的算法能力
可视化流式建模
AutoML
模型自学习
模型对比
专业的算
法能力可视化流
式建模Auto
ML模型
自学习模型
对比
更多功能
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统计分析
支持相关性分析、高维数据可视化、假设检验、全表统计等统计分析方法。 -
文本分析
支持文本分析算法，能快速实现文本的处理工作，包括文本分词、TF-IDF、停用词处理、词袋模型、词频统计 -
算法评估
针对不同算法，提供不同的算法评估指标，包括但不限于：准确率、召回率、F1值、拟合优度、混淆矩阵、ROC曲线、auc值、KS曲线、均方根误差、均方误差、r2等 -
算法拓展
支持自定义Python、SQL代码，灵活帮助用户扩展算法库，用户可以定制新的机器学习平台算法节点 -
自动调参
支持算法自行进行迭代，自动选择最合适的参数，无需人工干预 -
模型管理
对于已训练好的优化模型，可以保存模型；建好的实验可以进行导入与导出；模型支持自学习 -
服务发布
支持将已经训练好的优化预测模型部署成为Web服务，提供API供实际业务使用；用户可直接通过调用该API向其发送数据，获取优化模型的预测数据，支持实时或者以批处理模式发送数据 -
性能扩展
支持机器学习算法的分布式执行，以充分利用计算资源和加快性能。需要支持5个节点的分布式计算引擎 -
模型批量预测
通过模型离线批量预测定时调度训练好的模型DAG来将批量预测结果数据输入到目标表中
数据挖掘应用场景
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营销域
满意度评估
客户细分
客户评级
客户挽留
促销分析
精准营销
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风控域
专家研判系统
反欺诈诊断系统
异常预警系统
智能审计系统
信用评估
违约分析
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运营域
库存优化
增长预测
预测维护
质量评估
效果评估
数据挖掘应用场景
实战应用案例
精准营销-挖掘贵金属潜在客户
电力窃漏电用户自动识别
航空公司客户价值分析
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需求分析
客户是企业盈利的第一要素，能够快速识别并争取客户，可以让企业迅速提高竞争力。对于银行零售部门，贵金属营销是一项重要的业务，挖掘贵金属潜在客户，旨在对客户进行 精准营销，建立个性化的顾客沟通服务体系，既能降低银行营销成本，又能实现最大化营销效果。适用场景/行业
银行、证券公司等针对特定的产品营销，需要快速寻找潜在的客户群体的企业。
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需求分析
传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电、工作人员监控等方法来发现窃电或计量装置故障。但由于终端误报或漏报的情况过多，传统方法无法达到真正快速精确定位窃漏电嫌疑用户的目的。为了精准识别出窃漏电用户，减少对专家的经验知识的依赖性，减少稽查工作人员的工作量，需要建立一个数据挖掘模型，自动检查、判断用户是否存在窃漏电行为。适用场景/行业
水电局识别窃漏电，政府税务识别偷税漏税人，学校贫困生鉴定等。
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需求分析
信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。准确的客户分类结果是企业优化营销资源分配的重要依据，客户分类越来越成为客户关系管理中亟待解决的关键问题之一。适用场景/行业
需要对客户进行群体划分的企业。
