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    產品概述

    百分點大數據模型工場是大數據領域的新一代智能引擎,以先進的概率統計、機器學習、深度學習為重要技術支撐,結合行業知識,為媒體出版、制造、政府、公安、零售等各行業,構建與業務深度結合的商業模型和知識工程,幫助企業實現商業價值和社會價值。


    產品功能

    分布式建模架構,支持多方數據源融合打通

    基于分布式建模架構,通過整合多源異構的內外部數據,將海量數據進行廣泛的交叉關聯,實現多方數據源的融合打通,并對打通的數據進行建模。


    便捷的模型配置、可視化報表展現

    通過簡單、便捷的操作,實現模型的相關參數配置和靈活的接口調用,支持多種圖形展現。


    產品功能

    分布式建模架構,支持多方數據源融合打通

    基于分布式建模架構,通過整合多源異構的內外部數據,將海量數據進行廣泛的交叉關聯,實現多方數據源的融合打通,并對打通的數據進行建模。


    便捷的模型配置、可視化報表展現

    通過簡單、便捷的操作,實現模型的相關參數配置和靈活的接口調用,支持多種圖形展現。


    產品功能

    分布式建模架構,支持多方數據源融合打通

    基于分布式建模架構,通過整合多源異構的內外部數據,將海量數據進行廣泛的交叉關聯,實現多方數據源的融合打通,并對打通的數據進行建模。


    便捷的模型配置、可視化報表展現

    通過簡單、便捷的操作,實現模型的相關參數配置和靈活的接口調用,支持多種圖形展現。


    產品優勢

    豐富的行業應用模型庫

    擁有過百個成熟的商業及行業模型,涵蓋BI類、分析類、預測類、決策類等多維度,服務于政府、公安、媒體出版、金融、制造、汽車、零售等各行業,為企業提供四維一體的全息大數據建模服務。


    強大的大數據科學家陣容

    擁有由多位知名華人學者組成的大數據思想領軍者團隊,來自國內外一流大學與知名企業的數據科學家團隊,囊括數據科學各領域的高端人才,包括統計學、機器學習、最優化、營銷、生物醫藥、自然語言等。

    建模技術與業務的完美融合

    基于專業的數據科學家團隊和豐富的行業經驗積淀,在實踐中為企業帶來顯著的商業成效提升。

    設備監測及預警模型:準確率達97.3%

    公安異常聚集模型:案件線索預測有效率達77%

    銀行潛客挖掘模型:營銷成本降低50%


    豐富的行業應用模型庫

    擁有過百個成熟的商業及行業模型,涵蓋BI類、分析類、預測類、決策類等多維度,服務于政府、公安、媒體出版、金融、制造、汽車、零售等各行業,為企業提供四維一體的全息大數據建模服務。


    強大的大數據科學家陣容

    擁有由多位知名華人學者組成的大數據思想領軍者團隊,來自國內外一流大學與知名企業的數據科學家團隊,囊括數據科學各領域的高端人才,包括統計學、機器學習、最優化、營銷、生物醫藥、自然語言等。

    建模技術與業務的完美融合

    基于專業的數據科學家團隊和豐富的行業經驗積淀,在實踐中為企業帶來顯著的商業成效提升。

    設備監測及預警模型:準確率達97.3%

    公安異常聚集模型:案件線索預測有效率達77%

    銀行潛客挖掘模型:營銷成本降低50%


    豐富的行業應用模型庫

    擁有過百個成熟的商業及行業模型,涵蓋BI類、分析類、預測類、決策類等多維度,服務于政府、公安、媒體出版、金融、制造、汽車、零售等各行業,為企業提供四維一體的全息大數據建模服務。


    強大的大數據科學家陣容

    擁有由多位知名華人學者組成的大數據思想領軍者團隊,來自國內外一流大學與知名企業的數據科學家團隊,囊括數據科學各領域的高端人才,包括統計學、機器學習、最優化、營銷、生物醫藥、自然語言等。

    建模技術與業務的完美融合

    基于專業的數據科學家團隊和豐富的行業經驗積淀,在實踐中為企業帶來顯著的商業成效提升。

    設備監測及預警模型:準確率達97.3%

    公安異常聚集模型:案件線索預測有效率達77%

    銀行潛客挖掘模型:營銷成本降低50%


    應用場景

    面對海量非結構化的文本數據,憑借百分點的海量數據處理能力,通過廣泛收集、分析媒體和社區中的輿論信息以及傳播態勢,達到更有效的輿情管理;

    利用先進深度學習技術,得出特定文本在不同行業領域的正負情感分值,進而揚長避短,實現產品及服務質量的持續升級;

    通過文本自動摘要和熱點評估技術,追蹤媒體及輿論熱點,抓取關鍵內容,高效提煉信息,精準挖掘文本價值。

    利用通訊類大數據,手機、QQ、微信、短信等構建嫌疑人通訊網絡圖,通過SNA、復雜網絡及圖論相關知識找到團伙作案的關鍵人物,如團伙骨干、重要聯絡人等;

    利用分類、聚類、回歸等機器學習算法,通過特征工程提取關鍵變量,對待破案件和歷史案件進行交叉比對,進而判斷是否前科人員作案并提供相關線索;

    通過對海量多源的公安、政府數據進行整合、加工、分析、建模,實時預警一定區域、時間范圍的人員異常聚集,進而實現犯罪預測。

    針對工業大數據時代,企業所面臨的復雜系統維護和保障問題,百分點結合國際最前沿的特征工程和超球模型(已申請專利)、深度神經網絡的預測算法模型,將設備數據與業務深度融合,通過PHM技術(設備故障診斷、預測及健康管理)精確預測設備及其部件的運行狀態,并實時預警,從而大量減少設備的維修費用,提高維修準確性。

    百分點著眼于銀行、保險、證券行業,收集多維優質數據特征、拓展客戶信息的廣度、有效結合金融行業經驗,最大程度的挖掘數據中的價值,刻畫客戶最真實的畫像、特征,深度探查現有及潛在客戶需求及生命周期,全面理解產品核心屬性及關聯關系,利用數據挖掘及咨詢技術提高營銷效率及精準度,幫助傳統金融企業科學合理的進行客戶管理及產品優化。

    媒體出版
    公共安全

    面對海量非結構化的文本數據,憑借百分點的海量數據處理能力,通過廣泛收集、分析媒體和社區中的輿論信息以及傳播態勢,達到更有效的輿情管理;

    利用先進深度學習技術,得出特定文本在不同行業領域的正負情感分值,進而揚長避短,實現產品及服務質量的持續升級;

    通過文本自動摘要和熱點評估技術,追蹤媒體及輿論熱點,抓取關鍵內容,高效提煉信息,精準挖掘文本價值。

    利用通訊類大數據,手機、QQ、微信、短信等構建嫌疑人通訊網絡圖,通過SNA、復雜網絡及圖論相關知識找到團伙作案的關鍵人物,如團伙骨干、重要聯絡人等;

    利用分類、聚類、回歸等機器學習算法,通過特征工程提取關鍵變量,對待破案件和歷史案件進行交叉比對,進而判斷是否前科人員作案并提供相關線索;

    通過對海量多源的公安、政府數據進行整合、加工、分析、建模,實時預警一定區域、時間范圍的人員異常聚集,進而實現犯罪預測。

    制造
    金融

    針對工業大數據時代,企業所面臨的復雜系統維護和保障問題,百分點結合國際最前沿的特征工程和超球模型(已申請專利)、深度神經網絡的預測算法模型,將設備數據與業務深度融合,通過PHM技術(設備故障診斷、預測及健康管理)精確預測設備及其部件的運行狀態,并實時預警,從而大量減少設備的維修費用,提高維修準確性。

    百分點著眼于銀行、保險、證券行業,收集多維優質數據特征、拓展客戶信息的廣度、有效結合金融行業經驗,最大程度的挖掘數據中的價值,刻畫客戶最真實的畫像、特征,深度探查現有及潛在客戶需求及生命周期,全面理解產品核心屬性及關聯關系,利用數據挖掘及咨詢技術提高營銷效率及精準度,幫助傳統金融企業科學合理的進行客戶管理及產品優化。

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