业务人员都能用,这些功能降低了数据挖掘使用门槛
商业智能(BI)与大数据分析软件
效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变

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业务人员都能用,这些功能降低了数据挖掘使用门槛

发布时间:2022-02-14      游览量:402

提起数据挖掘的应用,大家一般会想起预测分析。例如,预测明年公司的业绩将会是多少?哪些客户可能流失?而实际上,数据挖掘除了预测未来,还可以帮助企业进行聚类分析、推荐、异常监测、相关性分析等等,还能广泛应用于企业运营、生产控制、城市规划、市场分析等各个领域。


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大家都知道数据挖掘牛逼,但是真正能把数据挖掘技术用起来的却并不多,究其原因,主要是觉得数据挖掘太难了!不仅需要用户具备一定的专业知识,还需要花费大量的精力进行算法选择、数据训练。所以,数据挖掘的门槛很高,非专业高阶人士不可用。

 

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那对于想用数据挖掘功能的普通用户来说,他们该怎么实现数据更深层的价值挖掘呢?下面,小麦给大家介绍Smartbi产品数据挖掘的一些功能,这些功能非常简单便捷,就算是业务人员都可以使用:

 

一、丰富的挖掘组件,拖拽即可使用


封装意味着屏蔽了底层技术的复杂性,留给用户的是可见的成品。Smartbi产品封装20+数据预处理方法、10+特征工程方法、50+数据挖掘算法,含统计分析、文本分析、分类、回归、聚类、关联算法等,用于对数据进行统计、处理、分析、预测和分类。


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这些组件通过简单的拖拽即可应用:

 

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二、自助机器学习,快速创建实验


创建实验时,虽然通过拖拽即可进行组件的组合和流程的创建,但有的用户可能还是会觉得复杂,那我们就把组合和流程再次封装,实现向导化,进一步降低用户的使用门槛。


我们支持使用自助机器学习功能快速创建数据挖掘实验,你只需要根据页面向导提示,配置数据源、算法、特征三个步骤的设置项,即可快速自动生成实验,即使没有太多专业知识,也能使用机器学习。


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三、模型自学习,实现模型自动训练


有娃的都知道,若是家里的娃娃可以自主学习,那老母亲真是太幸福了。而对于模型来讲,能够自学习,也是代表着模型能够自动通过训练提高准确性。


已经发布的模型随着时间推移,准确性可能会逐步降低。这时若通过补充新的数据,重新进行训练,则有可能提高模型的准确性。模型自学习则是将这个步骤自动化,并能自动将符合一定要求的模型发布或者部署到生产中,它能解决模型长期得不到更新而导致准确性降低的问题,并极大地减轻运维人员的工作量。

 

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四、已训练模型,可直接进行应用


类似于模板的复用,我们已保存的训练模型无需再次训练,可直接利用特征进行分类和回归预测,使用起来也更加简单方便。


如下图示例,我们可以将已经训练好的垃圾短信模型,直接拖拽进来对“垃圾短信识别”的数据进行预测,查看其是否为垃圾短信。

 

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五、模型对比功能,一键生成报告


用户创建好模型后,需要进行对比,判断哪个模型的算法准确性更高。产品支持模型对比功能,通过可视化选择需要对比评估的算法模型,能把分散的结果统一汇总,一键生成对比报告,便于业务人员查看保存。

 

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六、内置丰富案例,可供学习使用


产品还内置丰富的案例,包括银行零售客户流失预测、波士顿房价预测、城市功能区识别、动物种类分类、二手车交易价格预测、购物篮分析等等,打开即可参考应用。


比如购物篮分析,使用FP-Growth关联规则算法实现,可以发现超市不同商品之间的关联关系,并根据商品之间的关联规则制定销售策略。


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