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    2. 產品特色

      • 易用方便,高效建模

        1) 使用門檻低,無需掌握SAS/Python編程語言亦可建模;

        2)?自動幫助用戶進行數據清洗、缺失值處理、文本類特征編碼等在線下處理比較耗時的數據前處理問題,提高了數據預處理的效率;

        3) 支持超參數和超參評估指標值聯動的顯示模式,用戶可以實時觀測在每組超參數情況下的方案;

        4) 在自動調參功能的輔助下,省去了用戶手動調參的工作,并且可以獲得效果更好的超參數。

      • 豐富的可視化圖表與友好的人機交互

        1) 平臺自動生成數據畫像、可以直觀的呈現特征數據分布;

        2) AUTO_ML平臺提供閾值和模型指標值聯動,用戶可以觀測在不同閾值下,模型各指標的取值情況,為用戶進行CUT_OFF_POINT的選取帶來方便。

      • 豐富精準的評估結果報告

        提供ROC KS PR LIFT特征重要性等曲線或Chart圖,便于全面評估待部署模型。

      • 協作管理靈活高效

        1) 方便靈活的用戶賬號管理與數據權限管理;

        2) 平臺會自動生成并保存所有探索記錄及訓練結果,便于隨時查看分析,易于多人協作管理,提高工作效率。

      • 充足的可擴展方案

        1) 輸入輸出組件靈活方便對接外部系統或數據方便靈活;

        2) 針對大規模數據提供Spark大數據版本擴展方案。

      • 數據挖掘和衍生特征的功能

        平臺使用機器學習的方法深度挖掘有效特征,有效輔助人工進行交叉特征的生成。

      應用領域

      • 金融

        貸款、信用卡;風險評估建模、 ABC評分卡;反欺詐建模

      • 教育

        效率預測;客戶分析;個性化推薦;客戶防流失

      • 其他行業

        數據分析與建模

      自動化智能建模VS人工建模

      AutoML自動建模人工建模
      數據預處理對應復雜數據問題游刃有余復雜數據問題人工處理難度大,效果往往達不到預期
      技術門檻大大降低建模人員門檻人員素質門檻高(招聘難度大、薪資成本高)
      建模效率高,幾小時~幾天低,幾周~數月
      模型質量直達中高級人工建模水平,質量穩定依賴人員技術,質量參差不齊
      模型生命周期長,且可預測短,不穩定
      集成化依賴工具
      模型管理高(人員流動大、培訓成本高)
      應用場景多,擴展迅速少,擴展緩慢

      服務方式及流程

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