数博数据分析平台

提供下功能支持： 数据源接入 支持关系型数据库、文件（txt/CSV/Excel/JSON…）、分布式大数据框架（HDFS/HBASE/HIVE…）以及通过集成第三方数据读取方法支持诸如时间序列、web数据、图数据等多种类型的数据源，方便企业各类数据的接入，为数据分析提供丰富的数据源。 预处理 提供丰富的数据探查与图形化展示功能，包括数据取值分布、集中趋势度量、离散程度度量、偏态峰态度量、空值探查等。通过参数化配置支持数据分区，如训练集校验集划分，统计抽样等。提供数据项的各种预处理功能，如行过滤、行转化、列过滤、列转化、数据聚合和分组、数据分箱、shuffle、sorter、标准化、子集匹配、表维度提取、表规格提取、表转置等。通过接入其他语言（Python/R/JAVA…）代码模块支持用户自定义的各种数据预处理功能。 统计分析 提供各种数据统计分析功能，包括基本数据统计、相关性分析、方差分析、相似度统计、参数估计、假设检验、主成分及因子分析、时间序列分析等。提供各种统计图表的数据可视化及配色定义等自定义功能，包括高亮表、箱型图、柱状图、折线图、饼图、散点图、提升图等，支持通过接入第三方图形化插件扩展数据可视化图表类别。 统计分析 提供各种数据统计分析功能，包括基本数据统计、相关性分析、方差分析、相似度统计、参数估计、假设检验、主成分及因子分析、时间序列分析等。提供各种统计图表的数据可视化及配色定义等自定义功能，包括高亮表、箱型图、柱状图、折线图、饼图、散点图、提升图等，支持通过接入第三方图形化插件扩展数据可视化图表类别。 深度学习 通过定义人工神经网络结构提供各种深度学习功能。包括：CNN、DNN、RNN、LSTM等。 模型评估 通过模型评估工具，用户可以对开发的数据分析模型的模型效果进行衡量。评估功能包括：交叉验证、ROC曲线、熵值计分器、数值计分器、浓缩绘图仪等。支持接入第三方代码模块扩展模型评估方法。 模型评估 通过模型评估工具，用户可以对开发的数据分析模型的模型效果进行衡量。评估功能包括：交叉验证、ROC曲线、熵值计分器、数值计分器、浓缩绘图仪等。支持接入第三方代码模块扩展模型评估方法。