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简单操作,**自助式数据分析产品


发布时间:2020-09-24   资讯类别: 其它资讯   我要发布
1.美林数据技术股份有限公司是一家以小微tempo可视化、自助式数据分析和大数据可视化为主要业务的公司。我们致力于提供有优质的大数据实验室建设服务。美林数据技术股份有限公司成立于1998-03-16,作为一家社会责任感强的公司,美林数据将依托强大的实力,在高校数据分析应用实验平台领域内树立有口碑的品牌形象。

2.美林数据技术股份有限公司以全自动ai数据分析平台、大数据分析与挖掘在哪儿、数据挖掘软件哪家强些、服务好质量好的美林数据分析工具、可信赖的大数据分析可视化、大数据分析技术特点等领域的专业技术,结合精湛的数据挖掘服务能力,为客户提供专业化、定制化的TempoAI。而且,自1998-03-16成立以来,美林数据大数据分析服务业务始终保持高速稳定的增长。
延伸拓展
详情介绍:Tempo AI Tempo AI,是一款通用的、企业级智能化分析模型构建与应用场景设计的大数据分析工具,提供了从数据接入、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署、到*终的场景应用的全流程的“端对端”解决方案。TempoAI核心功能包括系统管理、数据管理、智能化建模、智能应用设计和成果管理五大模块。TempoAI打通了“从数据到模型,从模型到场景化应用”的全流程,打造面向“全民数据科学家”的智能易用的人工智能分析与应用构建工具,助力企业AI时代数据化运营。 TempoAI能够从大数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策者有价值的关系、模式和趋势,有助于发现业务趋势、揭示已知事实,预测未来趋势。数据挖掘分析通过构建挖掘模型、评估模型结果、部署及利用模型来提取数据信息实现数据价值。TempoAI支持对海量数据进行模型构建、模型评估、模型利用及模型成果管理及应用,包括流程发布及结合业务调用流程。产品特点:l 建模过程TempoAI,通过为用户提供一个机器学习算法平台,支持用户在平台中构建复杂的分析流程,满足用户从大量数据(包括文本)中挖掘出数据深层价值帮助用户实现科学决策,促进业务升级。整个分析流程设计基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置,用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。工具内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能,让用户能够灵活的运用多种处理手段对数据进行预处理,同时丰富的算法库为用户建模提供了更多的选择,自动学习功能自动推荐*适合的算法和参数配置,帮助用户**建模,快速挖掘数据隐藏价值。l 分析算法TempoAI集成了大量的机器学习算法,支持聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤、统计分析等多种类型算法,满足绝大多数的业务分析场景;支持分布式算法,可对海量数据进行快速挖掘分析;同时内置了美林公司独有十余种算法,如视觉聚类、L1/2稀疏迭代回归/分类、稀疏时间序列、信息抽取等;支持自然语言处理算法,实现对海量文本数据的处理与分析;支持深度学习算法及框架,为用户分析高维海量数据提供更加强大的算法引擎;支持多种集成学习方式,帮助用户提升单个算法模型的准确度和泛化能力。l 算法选择TempoAI内置自动择参、自动分类、自动回归、自动聚类、自动时间序列等多种自学习功能,帮助用户自动选择*适合算法和参数,一方面降低了用户对算法和参数选择的经验成本,另一方面极大的节省用户的建模时间成本。l 分析洞察 TempoAI内置了**的洞察功能,帮助用户***观察建模过程及模型结果,从而辅助用户开展建模流程的改进优化、算法参数的配置调整,提升模型精准度和稳定性。l 模型应用TempoAI**支撑模型的部署与应用,用户在完成挖掘流程发布后,可根据业务需求选择应用模式:调度、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包,满足工程化的不同诉求。与TempoBI的无缝融合,实现挖掘结果的快速可视化与内部共享。l 断点缓存机制TempoAI提供节点的断点缓存机制,包括开启缓存、关闭缓存、**缓存、从缓存处执行、执行到当前节点、从下一个节点开始执行等功能,为用户在设计端优化建模流程,提供**便捷的手段,显著提升用户的建模效率。l 模型管理方式为了方便用户更好的对挖掘模型进行管理,TempoAI提供了模型输出、模型读取、模型利用、模型分类检索、模型版本、模型查看、模型描述、模型导入、模型导出等功能,使模型管理形成闭环,既能满足用户对模型结果的管理诉求,又能满足用户实验与生产环境成果的共享传递。

3.美林数据的客户服务和质量控制走在行业的前列,获得了世界各地客户的高度称赞。我们的目标是与客户并肩合作发展,如果您有任何关于产品设计的新理念,我们的设计师将帮助您实现想法;如果您对我们的产品感兴趣,请随时联系,我们期待着与您合作。公司官网:www.asktempo.com
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资讯来源:美林数据  

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