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  Arcplan DM从数据挖掘的先进技术性与行业实际应用性的角度出发,对数据挖掘技术进行了深层次的研究,开发形成了SPOTLIGHT大数据分析挖掘平台。

  Arcplan DM大数据分析挖掘平台是一款企业级的大数据分析挖掘平台产品,通过分布式内存计算引擎,解决大数据挖掘的效率问题。借助SPOTLIGHT大数据分析挖掘技术+服务,让企业有能力从浩瀚的数据海洋中,快速发现潜在的规律与趋势,挖掘出有价值的信息和知识,实现智慧决策,推进战略的前瞻性,进而形成强有力的竞争优势。

  Arcplan DM大数据分析挖掘平台,支持鼠标拖拽的建模可视化,支持数据可视化和模型可视化。通过与Spark、sparkStreaming、R等开源技术对接,已经集成Kmeans、逻辑回归、随机森林、统计分析,以及深度学习,视频文本分析等50多种算法模型。这些算法经过一系列项目大规模及复杂的数据场景锻炼,有效性、算法能力和计算规模都得到了很好的验证,并在传统数据挖掘的基础上增加了自动数据准备,自动模型选择,可以让普通用户做数据挖掘分析。

  

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支持数据挖掘方法论

 

  

 

数据挖掘标准流程

 

  1999年的《跨行业数据挖掘标准流程》定义了数据挖掘的6个步骤。但是,传统的数据挖掘软件往往只涉及6个步骤中的前5个步骤,即只关心模型如何建立,模型建立完成后,如何部署、应用该模型,则很少有软件涉及。但是,从企业数据挖掘实践来看,建立模型只是企业数据挖掘工作的一小部分,后续还有大量的模型部署、更新、维护的工作。目前这些工作缺乏良好的系统来进行管理,导致数据挖掘落地时间长、效率低。

  Arcplan DM大数据分析挖掘平台是一个图形化界面、菜单驱动、拖拉式操作的WEB在线可视化开发平台,对用户非常友好且功能强大的数据挖掘集成软件。支持完善的数据挖掘标准流程方法论。整个挖掘流程,从数据集成、数据规范,到模型训练、模型评估、模型部署,都可以在线配置,让你瞬间成为公司顶级大数据分析专家、数据挖掘专家。无论是复杂的统计分析,还是高深的挖掘预测,你都不需要编程,通过界面化配置,轻松完成分析工作。

  其中集成了:数据获取,数据取样工具,数据探索和可视化工具,数据筛选工具,数据变量转换工具,变量和因素重要性筛选工具,群体分类的各种聚类分析方法,多种形式的回归分析工具和方法,决策树方法,神经网络、SOM 等人工智能方法和工具,Boosting、Bagging、Arching 等模型最优化算法,数据挖掘的评价工具,R语言统计分析。

 

特色

 

  丰富的数据模型,并支持深度学习
 

  内置多种数据变换组件,满足您个性化的大数据分析需求,无论是哪个行业,什么数据内容,什么格式,都可以使用SPOTLIGHT大数据分析挖掘平台从大数据中揭示数据的趋势、规律等决策知识。支持主流的机器学习、知识发现算法,如关联规则、决策树、神经网络、支持向量机、 KMeans、关联规则等。数据挖掘模型支持重用模式

  Arcplan DM大数据分析挖掘平台实现了非常丰富的数据接口,能够从不同的数据源抽取数据,进行统一的整合和分析。使用SPOTLIGHT大数据分析挖掘平台,可以从几乎所有的主流数据库中提取数据,包括关系型数据库如SQL Server、Oracle、DB2、Informix、My SQL、Teradata、PostgreSQL 等;大数据平台如Hadoop、Hbase 、MongoDB、Cassandra、Imala等,也可以非常轻易的导入文档型数据,包括CSV、XML、JSON等。

 

  拖拽式建模
 

  Arcplan DM大数据分析挖掘平台的目标是简化大数据分析的过程,让每一个人都能够快速从数据获得决策智慧。不再需要采用很多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据报告等众多的工具。通过提供一站式、并行化的高效数据挖掘工具和模型应用平台,帮助企业提高大数据挖掘落地速度,降低大数据挖掘落地成本。

  通过WEB在线可视化开发。整个挖掘流程,从数据集成、数据规范,到模型训练、模型评估、模型部署,都可以在线配置,每步运行都可以在控制台上监控信息,控制灵活,具有高度的动态性。

  

Arcplan DM大数据分析挖掘平台工作流

 

  在Arcplan DM大数据分析挖掘平台中,每个建模步骤都是一个组件,每个组件接受若干输入,并且产生输出。每个组件的输出可以作为其他组件的输入,这样,整个建模过程就可以形成一幅有向无环图。在建模的过程中,会有很多尝试性的步骤,用户可以通过在模型工作流中添加分支的方法来进行不同方法的尝试。

 

  可扩展性强
 

  为数据导入和导出、数据转换、模型算法、模型评估和部署方面增加新的应用提供了良好的扩展性,在保持系统架构不变的情况下,可以轻松增加新的数据挖掘模型,数据处理过程,数据展示方式。

 

  交互式数据处理
 

  数据挖掘过程中75%以上的时间花费在数据的质量、数量等各种问题的数据预处理阶段,Arcplan DM大数据分析挖掘平台提供多种数据处理节点,分析人员可以通过拖拽的方式实现数据的预处理,而不需要精通数据库语言。

  Arcplan DM大数据分析挖掘平台集成了R语言统计模型,支持分布检验、均值向量与协方差阵的假设检验、方差分析、回归分析、判别分析、聚类分析、多因子分析、线性规划与整数规划、动态规划、不确定型决策和风险型决策等方面的内容。

 

  任务协作管理
 

  Arcplan DM大数据分析挖掘平台支持多任务的并发运行,可以限制最大任务数;支持任务定时启动,提供多种定时策略,包括日、周、月、工作日、时、分、秒等,可实现任务的周期性自动运行。

  

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