可视化数据挖掘平台,大数据挖掘工具

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

了解睿治

覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.智能数据挖掘:开启现代信息时代的智慧之门算法聚类数据仓库现数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。随着信息技术的迅猛发展,数据的产生速度和规模不断扩大,使得数据挖掘成为当今社会不可或缺的工具。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、技术方法、应用领域以及未来的发展趋势。 数据挖掘的基本概念 Basic Concepts of Data Mining https://www.163.com/dy/article/JEQ1N6SJ0512BOIV.html
2.数仓数据挖掘平台【数仓】数据挖掘平台 1.数据挖掘中台系统 11 挖掘数据中台 数据中台分为三层:特征层、中间层和应用层。 特征层 FDM:存储特征指标,统一进行清洗和去噪,提高机器学习特征工程环节的效率。 个题中间层 IDM:存储通用性强的结果数据,面向个体,比如商品、卖家、买家。https://blog.csdn.net/weixin_45545090/article/details/124363403
3.大数据挖掘建模平台TipDM数据挖掘建模平台(https://python.tipdm.org/)是由广东泰迪智能科技股份有限公司自主研发打造的可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台,致力于为使用者打通从数据接入、数据预处理、模型开发训练、模型评估比较、模型应用部署到模型任务调度的全链路。平台内置丰富的机器学习、深度学习、人工智能算法http://www.tipdm.com/dsjwjjmpt/index.jhtml
4.数据挖掘分享怎么做的快帆软数字化转型知识库数据挖掘平台如DataRobot、RapidMiner和KNIME等,集成了丰富的数据处理和分析功能,提供了可视化界面和自动化流程,可以方便地进行数据预处理、建模和评估。利用自动化工具和平台,可以减少人工干预,加快数据挖掘的速度,提高工作效率。 七、硬件加速 硬件加速是提升数据挖掘速度的重要手段。利用GPU(图形处理单元)进行数据挖掘,可https://www.fanruan.com/blog/article/591134/
5.现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台?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,思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能。还包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、https://zhidao.baidu.com/question/1831923114597754500.html
6.数据挖掘平台pmt51CTO博客已为您找到关于数据挖掘 平台 pmt的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及数据挖掘 平台 pmt问答内容。更多数据挖掘 平台 pmt相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。https://blog.51cto.com/topic/5272bccfae83125.html
7.bdrace数睿思数据挖掘竞赛平台电子商务沙盘网站鉴赏服务范围:数睿思”数据挖掘竞赛平台(bdrace),专注高校数据挖掘竞技,致力于打造完整大数据生态系统。依托大型的全国性的数据挖掘赛事,汇聚政府、企业、机构、高校、风投等多方资源,为企业提供最优的大数据解决方案,解决企业实际项目需求,选拔高校优秀人才;为高校提供最优的大数据课程教学方案,推动高校数据挖掘实践教学;同时,平https://www.300.cn/anliku/anli_4956563.html
8.物联网数据挖掘研究论文数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的核心环节,物联网自身具有一定的异构性与海量性特点,由此在数据层内将物联网设备所收集到的所有数据信息进项储存处理与分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的重点。数据层内部涵盖了数据源转化与存储两个主要部分,其中数据源转化所指的是对物联网异构性的数据化进行https://www.unjs.com/lunwen/f/20190123020542_1865768.html
9.数据挖掘数据观中国大数据产业观察数据观是一个大数据新闻门户网站,专注大数据、大数据分析和大数据应用,同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域,为读者提供专业的大数据信息交流平台。https://www.cbdio.com/node_2735.htm
10.模型交易平台分类筛选 行业 模型应用行业 农业 电力 电信 地质 医疗 环保 交通 政务 安保 教育 金融股票 财会 人资 制造 电商 供应链 旅游 新闻传播 零售 汽车 其他 热门搜索: 模型python数据集 商品 购物车 推荐模型口碑好物,无限回购 信用卡客户复购分析 ¥499.00销量 0 https://www.tipdm.cn/
11.数据挖掘分析平台(DMPlus)DMPlus提供一个开放的数据挖掘分析平台,极易操作的可视化编辑页面,降低数据挖掘门槛,通过拖拽式流程设计,快速实现各类数据挖掘应用。提供数据计算脚本管理,提供计算任务管理,提供数据计算任务执行情况查看,包括执行时间、执行耗时、计算结果和异常情况等。 通过平台数据挖掘建模,帮助用户参与业务数据价值挖掘,高效辅助和驱动高http://www.sudytech.com/_s2/4799/list.psp
12.数据挖掘:实用机器学习工具与技术(原书第3版)中文/英文pdf完整版[138第一部分数据挖掘简介 第1章绪论 第2章输入:概念、实例和属性 第3章输出:知识表达 第4章算法:基本方法 第5章可信度:评估学习结果 第二部分高级数据挖掘 第6章实现:真正的机器学习方案 第7章数据转换 第8章集成学习 第9章继续:扩展和应用 第三部分Weka数据挖掘平台 https://www.jb51.net/books/581148.html
13.PMML研究与数据挖掘系统平台设计PMML研究与数据挖掘系统平台设计,数据挖掘,软件体系结构, PMML,关系数据库的广泛使用促成了数据挖掘技术的诞生。数据挖掘系统在金融业,电信和零售等有着巨大的应用前景。随着大量数据挖掘系统的https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/-2005144819.html
14.软件品质评测系统数据挖掘处理平台OSCHINA软件品质评测体系建立之后,在进行评测之前首先要确定评测使用的数据,这就需要数据挖掘平台发挥作用了,本文将以输入法评测语料制作为例介绍我们的评测数据挖掘处理平台。 1 ● 数据挖掘处理原则 ● 全面性 使用场景 依照不同用户需要的打字环境的差别,结合当前使用频率较高的几种应用,尽可能全面地覆盖用户使用的打字场景https://my.oschina.net/u/2512041/blog/4376907
15.什么是大数据挖掘平台?腾讯云开发者社区什么是大数据挖掘平台 今天的社会已进入大数据时代,数据挖掘已成为各种应用领域的重要技术,大学数据挖掘课程的开放已经出现。数据挖掘课程整合了多门学科知识。该课程包括各种理论知识,也离不开相关的实用技术。整个教学过程是培养和提高学生全面创新和解决问题的能力。过去,教学过程理论上强,枯燥,学生的积极性普遍不高,不https://cloud.tencent.com/developer/news/334998
16.中信银行信用卡中心智慧挖掘开发者建设平台自主可控的路径提升:一站式平台的建设为科技部门带来了自主可控的数据挖掘平台,匹配大数据发展趋势的技术路径。 数据挖掘协同模式的改变:通过一站式平台,业务部门数据挖掘人员可以更好的共享成果,分享经验,快速学习与培训,大大提升卡中心的数据运营能力。 数据挖掘氛围的提升:通过一站式平台组织数据挖掘算法竞赛,评估优秀https://www.sefonsoft.com/case/detail?sort_id=13&id=21
17.大数据平台数据挖掘星环科技为您提供大数据平台 数据挖掘相关内容,帮助您快速了解大数据平台 数据挖掘。如果想了解更多大数据平台 数据挖掘资讯,请访问星环科技官网(www.transwarp.cn)查看更多丰富大数据平台 数据挖掘内容。https://www.transwarp.cn/keyword-detail/30194-1
18.和鲸ModelWhale赋能研究及业务,通过挖掘分析风电场景的海量数据,为业务发展提供参考信息金风科技董事长武钢表示“与工业化时代不同,数字化时代下,风电企业要通过数字化技术的应用,实现从结果管理向过程管理转变”金风科技希望更多的业务可以用“软件+数据平台+协同”的方式来解决问题,需要在云端构建可协同的数据挖掘分析平台,为业务的https://www.modelwhale.com/client/117
19.DataMiner博易数据挖掘平台登录 自动登录 登录 忘记密码? 邀请码注册 屏幕最佳分辨率:1440*900或以上,推荐使用Chrome、Firefox、Opera、Safari、IE9或以上版本浏览器 Copyright ? 2016 - 2024 珠海横琴博易数据技术有限公司 技术支持 https://dataminer.boyidata.cn/login.html