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R语言/Python数据挖掘建模平台

    R语言/Python数据挖掘建模平台统称为顶尖数据挖掘建模平台。其底层算法的是基于R语言/Python实现,面向高校数据挖掘相关专业课程教学的分析建模工具。平台使用JAVA语言开发,采用B/S结构,用户可通过浏览器进行访问。R语言/Python数据挖掘建模平台操作简单、便捷,用户可在没有编程基础的情况下,通过拖拽的方式进行操作,完成数据输入输出、数据预处理、挖掘建模、模型评估、部署等环节,各环节组件通过流程化的方式连接,帮助学生在基础较差的情况下快速建立工程化思维。

(1) R语言/Python数据挖掘建模平台特点

A. 提供优质的大数据挖掘案例

B. 支持多种数据接入方式,并支持数据分享

C. 提供丰富的数据分析、数据挖掘算法

D. 支持自定义R语言/Python算法

E. 支持第三方算法模型在本平台部署及分享

F. 支持数据源或工程设置定时任务调度

G. 开放各模块所对应的应用开发接口

(2) R语言/Python数据挖掘建模平台功能

R语言数据挖掘建模平台和Python数据挖掘建模平台的都是采用拖拽的形式进行在操作,但是在底层的算法引擎是不相同的,R语言数据挖掘建模平台算法基于R语言进行编写,Python数据挖掘建模平台底层算法是基于Python进行编写,这样的区分可以保证平台与所上课程的工具一致。由于底层算法不同,那么在算法实现方式上、自定义算法、算法源码查看等功能点上均会有差异。下面主要以Python数据挖掘建模平台为例子,对顶尖数据挖掘建模平台做详细介绍。

A. 首页:提供大数据挖掘案例模板和本平台使用的示例模板的模板,教师可直接利用建立好的模板进行教学,通过对数据挖掘的总体流程和大数据项目案例分析思路讲授,帮助学生快速建立工程化思维。

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B. 数据源管理:支持多种数据源接入方式,同时支持同平台数据共享。

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C. 工程应用:本平台采用可视化拖拽式流程设计器,使平台的操作更为简单,不需要使用者有很强的编程能力。平台提供10大类近100种数据挖掘算法,涵盖数据挖掘全流程。

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D. 个人组件:支持上传python算法,用户可根据实际需求编写数据挖掘算法上传至平台并进行运算。

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E. 模型管理:支持SAS、SPSS等第三方数据分析与挖掘工具建立的模型通过PMML导入本平台。

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F. 任务管理:支持对某一数据源或工程设置定时任务,并支持任务之间的依赖。

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