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. 威尼斯5139手机版首页: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。
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。
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。
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。
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。
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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