思迈特软件数据挖掘平台_数据挖掘-云巴巴

思迈特软件数据挖掘平台

Smartbi Mining通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。

Smartbi Mining 算法丰富，而且可扩展

Smartbi Mining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。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，Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能，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、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

Smartbi Mining功能完备，无缝集成到企业BI应用

适合大型企业

分布式云计算，线性扩展，保证性能，与BI平台无缝整合，一键发布挖掘模型，模型库提高知识复用，减少重复投入，支持跨库查询，统一控制数据访问权限，训练自动化、模型自学习。

适合普通用户

直观的流式建模，极简风格的节点配置界面，支持可视化探索，轻松理解数据质量和数据并联，流程节点在线帮助，模型超参数自动调整。

专业算法能力

内置５大类机器学习成熟算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法，支持使用SQL扩展数据处理能力。

Smartbi Mining易学易用，一站式完成数据处理和建模

数据挖掘应用场景示例

精准营销-挖掘贵金属潜在客户
需求分析

客户是企业盈利的第一要素，能够快速识别并争取客户，可以让企业迅速提高竞争力。对于银行零售部门，贵金属营销是一项重要的业务，挖掘贵金属潜在客户，旨在对客户进行精准营销，建立个性化的顾客沟通服务体系，既能降低银行营销成本，又能实现最大化营销效果。

电力窃漏电用户自动识别
需求分析

传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电、工作人员监控等方法来发现窃电或计量装置故障。但由于终端误报或漏报的情况过多，传统方法无法达到真正快速精确定位窃漏电嫌疑用户的目的。
为了精准识别出窃漏电用户，减少对专家的经验知识的依赖性，减少稽查工作人员的工作量，需要建立一个数据挖掘模型，自动检查、判断用户是否存在窃漏电行为。

航空公司客户价值分析
需求分析

信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。准确的客户分类结果是企业优化营销资源分配的重要依据，客户分类越来越成为客户关系管理中亟待解决的关键问题之一。

客户案例

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够快云库非结构化数据中台解决方案将分散在各个系统和部门中的非结构化数据集中管理。目标是建立一个统一的数据平台，方便数据的查找、访问和共享，提升运维效率，提高数据的整合性和一致性。提高非结构化数据的利用效率。通过智能检索、数据挖掘和分析等功能，快速定位和获取需要的数据，加速决策过程，提高业务流程的效率和准确性。实现智能化和自动化的数据处理。例如，自动化的数据清洗和标准化，自定义元数据的添加和管理，智能检索和推荐等功能，提升数据处理的效率和准确性。

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