数据分析与应用

05

08月
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Tempo大数据分析平台内嵌200余种数据挖掘分析方法,涉及数据处理、统计图表、回归、聚类、分类、关联规则、时间序列、综合评价、文本分析等九大类别。

基于大数据的分布式挖掘应用算法引擎,Tempo平台实现了100余种分布式方法,支持海量数据的快速处理分析。

Tempo大数据分析平台中涵盖视觉聚类、L1/2稀疏迭代、稀疏时间序列和信息抽取等10余种美林独创领先世界的数据挖掘算法。其中:

视觉聚类算法。基于人类视觉原理模拟数据逐级聚类分析,过程包含了数据的一系列分群,最终将视觉存活周期最大时的分群作为最佳聚类结果。视觉聚类算法的优点在于,它既不依赖任何初值,也不涉及整体优化问题,可克服传统算法对初值敏感、难以找到最优聚类,难以确定聚类个数等缺陷。

04

08月
33

大量的数据中隐藏着商业价值,各行各业都在做大数据挖掘分析,寻找数据价值,但是却很少有人关注数据质量的问题,数据挖掘分析质量高不高,直接影响数据挖掘分析成果的价值,保证数据质量才是数据挖掘分析的关键。

 

数据质量体现为数据的正确性、准确性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性这六大方面。数据质量在数据挖掘分析的各个环节都应用加以控制和保证,从数据采集、数据处理、数据挖掘分析到最后数据挖掘分析成果展现及应用,其中数据处理环节是提升数据质量的重要环节。《哈佛商业评论》近期的一项研究表明,人们将80%的时间用于数据清理和组织,而数据挖掘分析时间仅占20%。有了Tempo大数据分析平台,数据预处理将变得简单高效!下面我们来看看其中一些重要的功能。

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