其实，你可以更有“料儿”！

很多人会问

如何理解以图形化方式对数据进行建模分析

简单来说

创建数据分析模型

你是会选择这样

还是这样

采用图形化拖、拉、拽方式

对数据进行清洗、建模、展示等

为什么要进行数据可视化?

1、无论是哪种职业和应用场景，可视化工具都有一个共同的目的，即明确、有效的传递信息。图形能将不可见现象转化为可见的图形符号，并直截了当和清晰直观的表达出来。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，可视化工具能够加深人对于处理内容的理解和记忆。

2、将数据清洗、深度学习、神经网络等算法功能模块化后，免去了数据预处理及算法代码编写的各种苦恼环节，让我们能够轻松地建立数据分析模型，极大提升工作效率。

怎样实现大数据清洗、建模、验证可视化？

孔明科技大数据产品解决方案供应商，提供包含数据分析、建模、机器学习和人工智能的完整SAAS产品。

01

30+算法及功能模块

K-MEANS、随机森林、文本词频提取、IG、XGBoot、生存分析回归、梯度提升术、逻辑回归集成、SVM、神经网络、决策树、FP GROWTH……

02

25+数据预处理功能模块

列合并、行追加、数据源导入、字符处理、行列交叉统计、数据抽样、行筛选、数据拆分、t-TEST、F-TEST…

03

支持自定义模块

将常用的数据流程及功能“打包”成集成模块，直接拖拽于其它类似场景；企业可将自主集成的业务逻辑，产出成自主IP，并共建行业数据处理挖掘知识产权。

04

每月2次迭代完善及更新

强大的研发及科研团队，及时更新及加入最新算法，根据客户需求建立最优算法。

想让数据变成“完美达人”？

锁定1月8日14 : 00

“数据深度挖掘、分析、建模其实可以很简单”

直播活动

讲师介绍

鄂威

孔明科技创始人/CEO

数据系统技术专家，前Proximic大中华区CEO，IBM技术团队负责人。慕尼黑工业大学计算机科学硕士、清华大学计算机科学专业学士。

给自己数据加点料？