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數(shù)據(jù)源接入

支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、文件（txt/CSV/Excel/JSON…）、分布式大數(shù)據(jù)框架（HDFS/HBASE/HIVE…）以及通過(guò)集成第三方數(shù)據(jù)讀取方法支持諸如時(shí)間序列、web數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)源，方便企業(yè)各類數(shù)據(jù)的接入，為數(shù)據(jù)分析提供豐富的數(shù)據(jù)源
預(yù)處理

提供豐富的數(shù)據(jù)探查與圖形化展示功能，包括數(shù)據(jù)取值分布、集中趨勢(shì)度量、離散程度度量、偏態(tài)峰態(tài)度量、空值探查等。通過(guò)參數(shù)化配置支持?jǐn)?shù)據(jù)分區(qū)，如訓(xùn)練集校驗(yàn)集劃分，統(tǒng)計(jì)抽樣等。提供數(shù)據(jù)項(xiàng)的各種預(yù)處理功能，如行過(guò)濾、行轉(zhuǎn)化、列過(guò)濾、列轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)聚合和分組、數(shù)據(jù)分箱、shuffle、sorter、標(biāo)準(zhǔn)化、子集匹配、表維度提取、表規(guī)格提取、表轉(zhuǎn)置等。通過(guò)接入其他語(yǔ)言（Python/R/JAVA…）代碼模塊支持用戶自定義的各種數(shù)據(jù)預(yù)處理功能
統(tǒng)計(jì)分析

提供各種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析功能，包括基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、方差分析、相似度統(tǒng)計(jì)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、主成分及因子分析、時(shí)間序列分析等。提供各種統(tǒng)計(jì)圖表的數(shù)據(jù)可視化及配色定義等自定義功能，包括高亮表、箱型圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、提升圖等，支持通過(guò)接入第三方圖形化插件擴(kuò)展數(shù)據(jù)可視化圖表類別
數(shù)據(jù)挖掘

提供各種數(shù)據(jù)挖掘功能。包括：回歸分析，如線性回歸、對(duì)率回歸、多元回歸、逐步回歸、嶺回歸、Lasso回歸等。分類，如貝葉斯分類、決策樹(shù)分類、SVM分類、RF分類、GBDT、AdaBoost、Bagging分類、線性判別分類、K近鄰分類、XGBoost等。聚類，如K-Means、DBSCAN、層次聚類等。頻繁模式挖掘，如Apriori、FPGrowth等。推薦，如協(xié)同過(guò)濾、序列分析等
深度學(xué)習(xí)

通過(guò)定義人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供各種深度學(xué)習(xí)功能。包括：CNN、DNN、RNN、LSTM等
模型評(píng)估

通過(guò)模型評(píng)估工具，用戶可以對(duì)開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)分析模型的模型效果進(jìn)行衡量。評(píng)估功能包括：交叉驗(yàn)證、ROC曲線、熵值計(jì)分器、數(shù)值計(jì)分器、濃縮繪圖儀等。支持接入第三方代碼模塊擴(kuò)展模型評(píng)估方法
模型應(yīng)用

提供豐富的數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出功能，支持平臺(tái)分析結(jié)果輸出到目標(biāo)對(duì)象，如文件、數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式大數(shù)據(jù)框架等。提供模型導(dǎo)出功能，支持平臺(tái)構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析流程或模型能夠通過(guò)第三方語(yǔ)言（Python/R/JAVA…）等調(diào)用。提供數(shù)據(jù)分析處理流程的流程控制工具，包括自動(dòng)化執(zhí)行、循環(huán)、開(kāi)關(guān)、錯(cuò)誤處理等，方便用戶開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)分析模型部署應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景中
集成

平臺(tái)提供與其他平臺(tái)、框架的集成接口，方便集成其他平臺(tái)、語(yǔ)言及框架。具體包括：分析處理平臺(tái)集成，如weka、MATLAB、SAS、SPSS等。語(yǔ)言集成，如R、Python、JAVA等。分布式大數(shù)據(jù)框架集成，如Hadoop、spark、kerberos等。機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)框架集成，如SK-Learn、TensorFlow等
交互式分析

不論是導(dǎo)入數(shù)據(jù)、構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，還是制作各類分析展現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘等，設(shè)計(jì)過(guò)程完全可視化。遵循便捷易用的設(shè)計(jì)理念，所有操作無(wú)需定義復(fù)雜公式，僅需拖拉拽即可快速完成設(shè)計(jì)，零門檻、上手快。內(nèi)置上百種可視化元素和統(tǒng)計(jì)圖，通過(guò)設(shè)計(jì)與搭配，可衍生出成千上萬(wàn)種可視化效果。同時(shí)還支持動(dòng)態(tài)炫酷的大屏分析，獨(dú)特的3D全景視角，自由快捷制作各類交互式常規(guī)屏和大屏報(bào)表，將創(chuàng)意變成現(xiàn)實(shí)
敏捷報(bào)表定制

平臺(tái)支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)源、文本數(shù)據(jù)源等多種數(shù)據(jù)源的接入，僅需簡(jiǎn)單的拖拽操作便可快速設(shè)計(jì)復(fù)雜格式的報(bào)表，報(bào)表支持餅圖、折線圖等多種圖形展示并提供報(bào)表預(yù)覽功能，支持報(bào)表導(dǎo)出PDF、EXCEL、WORD等格式

應(yīng)用場(chǎng)景

交互式分析

在新一代動(dòng)感3D引擎的助力下，讓數(shù)據(jù)“躍然屏上”，詮釋數(shù)據(jù)立體美；布局方式多樣化，自由發(fā)揮創(chuàng)意；零編碼拖拽式操作，組件任意擺放，界面任你DIY；真正到達(dá)您的想象有多遠(yuǎn)，數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)就能達(dá)到多遠(yuǎn)的境界

通過(guò)深入的數(shù)據(jù)挖掘把數(shù)據(jù)的分析從“已知”擴(kuò)大到“未知”，從“過(guò)去”推向到“未來(lái)”；通過(guò)數(shù)據(jù)的交換、整合和分析，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，創(chuàng)造新的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)“用數(shù)據(jù)來(lái)決策”、“用數(shù)據(jù)來(lái)管理”、“用數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)新”

數(shù)據(jù)挖掘

經(jīng)過(guò)抽取和集成得到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及文本數(shù)據(jù)中，利用分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等方法，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)，支持多維模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)下鉆分析，實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析挖掘，通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及行為，做出前瞻性的、基于知識(shí)的決策

統(tǒng)計(jì)分析

提供全程可視化的建模過(guò)程，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集選擇、分析指標(biāo)字段設(shè)置、挖掘算法、參數(shù)配置、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、對(duì)比到模型發(fā)布都可以通過(guò)零編程、可視化的配置操作，簡(jiǎn)單、便捷的完成

提供基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析、方差分析、主成分及因子分析等豐富的統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、深入的統(tǒng)計(jì)分析，滿足各類業(yè)務(wù)應(yīng)用需要。并提供高亮表、箱型圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、提升圖等多種統(tǒng)計(jì)圖表，對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行可視化展現(xiàn)，使用戶一目了然理解分析結(jié)果，輔助用戶發(fā)現(xiàn)并解決業(yè)務(wù)問(wèn)題

典型案例

行政執(zhí)法案件處罰決定執(zhí)行情況判別分析及預(yù)測(cè)

行政執(zhí)法案件主要以罰款等方式進(jìn)行行政處罰，處罰決定當(dāng)事人拒不執(zhí)行時(shí)需要進(jìn)行強(qiáng)制執(zhí)行。通過(guò)數(shù)據(jù)分析手段分析何種案件當(dāng)事人較為配合能夠執(zhí)行處罰決定，何種案件容易導(dǎo)致當(dāng)事人拒不執(zhí)行處罰決定需要被強(qiáng)制執(zhí)行

強(qiáng)制執(zhí)行處罰決定的行政執(zhí)法案件，一方面有可能是由于當(dāng)事人的原因?qū)е?，可以進(jìn)一步尋找“老賴”當(dāng)事人或其特征；另一方面有可能是由于案件執(zhí)法原因?qū)е?，如處罰決定不合理，當(dāng)事人對(duì)處罰決定不滿等，可以進(jìn)一步進(jìn)行行政執(zhí)法監(jiān)督分析；此外，在執(zhí)法過(guò)程中，可以通過(guò)模型進(jìn)行處罰決定執(zhí)行情況預(yù)測(cè)，為處罰裁量提供參考依據(jù)

執(zhí)法案件數(shù)量預(yù)測(cè)

行政管理部門的管理職權(quán)及其對(duì)應(yīng)的案件根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)可能呈現(xiàn)一些特征規(guī)律，如季節(jié)性因素等。通過(guò)數(shù)據(jù)分析找出案件發(fā)生數(shù)量的規(guī)律并能夠?qū)ξ磥?lái)案件可能發(fā)生的數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)

行政執(zhí)法案件的來(lái)源除了群眾舉報(bào)外，主要依靠管理部門的例行檢查發(fā)現(xiàn)。較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來(lái)案件可能發(fā)生的數(shù)量，能夠?yàn)橹朴喐鼮楹侠淼臋z查計(jì)劃，更合理的配置檢查力量提供參考依據(jù)

低保家庭生活能力統(tǒng)計(jì)

對(duì)低保家庭是否能夠生活自理進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。低保家庭是否能夠生活自理統(tǒng)計(jì)分析一方面能夠?yàn)槊裾I(yè)務(wù)辦理及管理提供當(dāng)前低保家庭生活自理狀況的宏觀情況；另一方面能夠?yàn)檫M(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析，如退保情況和生活自理情況關(guān)聯(lián)分析提供依據(jù)