TempoAI詳解—企業數據挖掘成功之道（工具篇）
2019-05-16 18:23:11
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企業在大數據時代下如何與時俱進地把握商機、實現更快速的發展？關鍵在于企業如理利用已有的數據，挖掘數據價值，讓數據說話，真正為企業業務決策提供科學依據。
企業如何挖掘數據價值？
今天給大家介紹一款神奇的數據分析工具--TempoAI。TempoAI是一款面向企業的一體化分析軟件產品，助力企業通過數據分析挖掘企業內部新的業績增長點，在新一輪競爭中搶占先機。TempoAI完整覆蓋數據接入、模型構建、流程洞察、成果部署等數據價值發現全過程，同時輔以圖形化、拖拽式的建模體驗，讓用戶無需編寫代碼，即可實現對數據的全方位深度分析和模型構建。實現數據的關聯分析、未來趨勢預測等多種分析，幫助用戶發現數據中隱藏的關系及規律，為企業提供數據分析與應用解決方案。
TempoAI的前世今生
TempoAI是美林數據自主研發的一款大數據分析平臺，其前身是2010年就已上市并取得巨大商業成功的Pluto數據挖掘平臺。TempoAI在Pluto基礎上以最新的大數據技術為基礎，并依據企業數據挖掘落地的需求，不斷迭代更新，已更新至3.0版本。近10年時間已經為制造、金融、能源、教育、零售等行業客戶提供了數據管理、分析展現、深度挖掘的數據運營方案，幫助企業實現內部業務信息系統數據化，數據價值化的全面升級。
TempoAI的功能
TempoAI支持對海量數據進行模型構建、模型評估、模型利用及模型成果管理及應用，包括流程發布及結合業務調用流程。主要包括三大功能模塊：建模、洞察、部署。
建模
整個建模流程設計基于拖拽式布局、連線式流程編排和指導式流程配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建，豐富的數據處理、算法及圖形支持，讓用戶能夠靈活的運用多種處理手段對數據進行預處理、同時采用多種算法以選出最優算法及參數設置，結合使用豐富的圖表分析功能以滿足建模需求，挖掘數據隱藏價值。
洞察
用戶可以在洞察模塊全方位觀察建模過程及模型結果，通過洞察信息能夠為有效改進建模提供依據，提升模型有效性和模型精度。用戶對于挖掘流程中的任意節點，包括數據接入、數據處理、模型建立評估等，在平臺的洞察中均可以實現交互。豐富詳實的洞察內容，幫助用戶輕松獲取隱藏在業務數據中的規律和模式。
部署
TempoAI部署模塊將設計、驗證后的流程投入生成使用，通過發布挖掘流程，將設計后的流程轉移到生產環境，待后續投入生產。TempoAI提供多種方式應用發布的流程，包含調度、異步服務、同步服務、流服務等。調度：平臺提供任務調度器，可配置調度任務，將的一個或多個流程在指定的日期范圍內按一定的頻率定期執行，完成建模或預測任務。用戶可將已發布流程構建一個服務，根據流程數據源的不同，分為同步服務、異步服務和流服務。同步服務：支持第三方系統通過Thrift/Rest調用流程，實時返回預測結果。異步服務：支持第三方系統通過Rest調用流程，按照指定頻率定期執行，完成模型構建或數據預測，預測結果輸入到指定數據庫。流服務：開啟服務，當Kafka的隊列中有消息時，即可執行流程，完成對于流式數據的實時處理。
TempoAI到底強在哪里？
1.豐富的數據源支持
支持Oracle、Mysql、SqlServer等主流關系數據庫，Impala 、Sparksql、presto等大數據引擎，Hdfs、Hive、Hbase等hadoop數據源，GP、GBase 等MPP 數據庫，支持以API接口和腳本方式接入外部數據，支持kafka流式數據，Csv、Excel、Txt文本文件等作為挖掘分析的數據源。支持數據訪問權限配置，確保企業數據安全。
2.極簡的建模過程
整個建模流程設計基于拖拽式布局、連線式流程編排和指導式流程配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建，豐富的數據處理、算法及圖形支持，讓用戶能夠靈活的運用多種處理手段對數據進行預處理、同時算法的多樣性也為用戶建模提供了更多的選擇，結合自動學習功能幫助用戶自動推薦最優的算法和參數配置，以滿足高效建模需求。
3.豐富的分析算法
集成了大量的機器學習算法，支持聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾等多種類型算法，滿足絕大多數的業務分析場景；支持分布式算法，可對海量數據進行快速挖掘分析；同時內置了美林公司獨創十余種算法，如視覺聚類、L1/2稀疏迭代回歸/分類等；支持自然語言處理算法，實現對海量文本數據的處理與分析；支持深度學習算法及框架，為用戶分析高維海量數據提供更加強大的算法引擎；支持多種集成學習方式，幫助用戶提升單個算法的模型準確度。
4.智能化的算法選擇
平臺內置自動擇參、自動分類、自動回歸、自動聚類、自動時間序列等多種自學習功能，幫助用戶自動選擇最優算法和參數，一方面降低了用戶對算法和參數選擇的經驗成本，另一方面極大的節省用戶的建模時間成本，提升建模效率。
5.文本挖掘功能
TempoAI集成了分詞、信息抽取、文本過濾、主旨話題分析、關鍵詞提取、觀點情感分析、垃圾違禁信息檢測、文本摘要、詞頻統計、主題模型合并等中文文本挖掘算法，讓用戶能夠對中文文本數據進行挖掘分析，發現數據價值，從而實現業務價值。
6.高效的模型應用
挖掘后生成的模型，不是僅僅止步于模型，全面支撐模型的部署與利用，用戶在完成挖掘流程發布后，可生成數據服務，供第三方系統應用。平臺提供兩種方式接入生產環境：調度任務和接口服務兩種方式。調度任務：用戶可以將流程嵌入到一個定時任務中，按照指定頻率定期執行流程，完成實時模型構建或數據預測；接口服務：用戶將流程發布為RESTful服務接口，供第三方系統實時調用完成模型訓練或數據預測。
7.完善的斷點緩存機制
平臺提供節點的斷點緩存機制，包括開啟緩存、關閉緩存、清除緩存、從緩存處執行、執行到當前節點、從下一個節點開始執行等功能，為用戶在設計端優化建模流程，提供高效便捷的手段，顯著提升了用戶的建模效率。
8.模型管理閉環
TempoAI支持對構建的挖掘模型進行評估，同時提供行業內標準的模型評價指標，給出最優模型，同時能夠在建模過程中，對模型進行輸出、讀取、利用，模型庫支持輸出模型的分類檢索、版本管理、模型描述、模型查看、刪除等，形成模型管理的閉環。
9.靈活的擴展機制
支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala腳本實現個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足企業級用戶的個性化需求。能夠靈活的融入企業現有業務系統，基于分析成果快速構建專業數據智能應用，無縫整合第三方系統。
TempoAI有免費為其用戶開放微課堂視頻課程，介紹一些算法和分析方案，還是很不錯的！可以免費申請試用，大家不妨嘗試試用一下！一定會有收獲的哦！試用鏈接：http://www.hawafair.com/Tempodata/try.html
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