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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

什么樣的數(shù)據(jù)建模工具才是科研機構(gòu)的最優(yōu)選？

2021-12-07 16:14:03 次
近年來隨著國家產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐的加快，大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)已經(jīng)深入到各個行業(yè)領(lǐng)域之中，在產(chǎn)研聯(lián)動創(chuàng)新融合的大趨勢下，很多專業(yè)科研機構(gòu)也應(yīng)勢開始重視將行業(yè)研究與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，借助數(shù)據(jù)建模為實際行業(yè)科研工作帶來助力。
但非大數(shù)據(jù)專業(yè)領(lǐng)域的科研人員往往并不熟悉相關(guān)技術(shù)應(yīng)用，這就導(dǎo)致目前國內(nèi)市場上通用的很多技術(shù)手段在跨專業(yè)科研領(lǐng)域應(yīng)用落地時，總會遇到種種問題：
?科研人員行業(yè)專業(yè)能力突出，但是大數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)建模等能力不足；
?專業(yè)建模工具使用門檻高，科研效率有待提高；
?研究成果無法統(tǒng)一歸集管理，復(fù)用率不高；
?工程化應(yīng)用與落地困難，科研成果價值轉(zhuǎn)化不足；
其實類似的問題，在不少企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中同樣會遇到。美林數(shù)據(jù)在企業(yè)級大數(shù)據(jù)領(lǐng)域多年服務(wù)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，以“智建模，易應(yīng)用”的設(shè)計概念，打造出Tempo平臺，以智能化、易用化、專業(yè)化的操作體驗，幫助科研人員提升科研轉(zhuǎn)化能力，讓行業(yè)科研機構(gòu)也能獲得自己的數(shù)據(jù)挖掘能力，賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新。
產(chǎn)品詳解：四大優(yōu)勢，讓數(shù)據(jù)真正驅(qū)動研究
⇒開箱即用的自助式數(shù)據(jù)建模工具
Tempo平臺采用了拖拽式節(jié)點操作、連線式流程串接、指導(dǎo)式參數(shù)配置的操作模式，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構(gòu)建。讓普通科研人員真正體驗零編碼的建模體驗。
Tempo數(shù)據(jù)科學(xué)平臺
同時平臺內(nèi)置數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)融合、特征工程、擴展編程等功能，豐富的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法，可以幫助科研人員快速完成建模數(shù)據(jù)準備。更近一步，Tempo平臺內(nèi)置豐富的算法庫，通過自動學(xué)習(xí)功能自動推薦最優(yōu)的算法和參數(shù)配置，幫助用戶實現(xiàn)更智能的一鍵式建模，快速挖掘數(shù)據(jù)隱藏價值。
TempoIAI內(nèi)置多種算法
⇒輕松實現(xiàn)科研成果工程化應(yīng)用

Tempo平臺中具備完善的模型管理和模型部署方式，可滿足工程化應(yīng)用的不同訴求，讓科研成果可復(fù)現(xiàn)可交互。此外平臺還提供統(tǒng)一的成果分類統(tǒng)計及統(tǒng)一管理監(jiān)測，高效便捷地管理成果、利用成果及監(jiān)測成果，能夠有效幫助科研人員解決研究成果歸集管理難題。
Tempo模型部署
Tempo模型管理
⇒豐富詳實的模型解析
Tempo平臺為了幫助科研人員更好、更全面的觀察分析流程各個環(huán)節(jié)的執(zhí)行情況，提供了全面的洞察功能。通過豐富詳實的洞察內(nèi)容，用戶可從任意節(jié)點入手，全方位觀察建模過程任意流程節(jié)點的執(zhí)行結(jié)果，為用戶開展建模流程的改進優(yōu)化提供依據(jù)，從而快速得到最優(yōu)模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的業(yè)務(wù)價值。
TempoAI模型洞察
建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關(guān)成果發(fā)布應(yīng)用。
Tempo平臺建模結(jié)果導(dǎo)出word

⇒一站式解決數(shù)據(jù)處理分析應(yīng)用全流程需求
Tempo平臺內(nèi)包含數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)管理、挖掘建模、成果管理與應(yīng)用、可視化分析與展示等大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用能力，達成一個工具打通數(shù)據(jù)處理分析應(yīng)用全流程，通過簡單的拖拽式操作即可實現(xiàn)多種數(shù)據(jù)分析需求，真正解放科研人員生產(chǎn)力！
數(shù)據(jù)分析全流程
目前，Tempo數(shù)據(jù)科學(xué)平臺已經(jīng)應(yīng)用在多個行業(yè)領(lǐng)域科研院所的重大課題項目中，它具體是如何幫助科研人員在跨專業(yè)領(lǐng)域發(fā)掘數(shù)據(jù)價值的呢？讓我們一起來看一個實際應(yīng)用案例；

應(yīng)用案例
支撐業(yè)務(wù)專家快速構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的智能化解決方案
一、項目背景
工業(yè)和信息化部電子第五研究所，以可配置機電產(chǎn)品質(zhì)量可靠性研究為目標，需要對配置機電產(chǎn)品的質(zhì)量診斷、故障預(yù)警能力、機電產(chǎn)品管理與監(jiān)測等問題展開應(yīng)用研究并落地。在這一過程中，需要核心算法在“業(yè)務(wù)應(yīng)用”與“模型構(gòu)建”方面提供支撐幫助。
二、問題與解決方案
在執(zhí)行過程中，科研人員們發(fā)現(xiàn)了有兩大問題嚴重阻礙了項目進程。
1、建模效率慢
所內(nèi)科研專家熟悉業(yè)務(wù)，卻不熟悉數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，項目執(zhí)行中額外增加了與算法人員的溝通成本。
2、數(shù)據(jù)處理難
在數(shù)據(jù)處理部分，還需要實現(xiàn)對工業(yè)實時信號數(shù)據(jù)的處理，必須要實現(xiàn)直連時序數(shù)據(jù)庫，才能有效提高設(shè)備預(yù)警的效率。
在引入Tempo平臺之后，兩大問題都得到了有效解決：
首先在建模效率方面，業(yè)務(wù)專家在Tempo平臺中可以直接在圖形化界面拖拽建模，有效降低了學(xué)習(xí)成本，后續(xù)的模型洞察環(huán)節(jié)如果發(fā)現(xiàn)問題需要調(diào)整，專業(yè)算法人員也可以直接在Notebook中通過編程形式調(diào)整，使各業(yè)務(wù)條線靈活協(xié)作互不打擾，研究成果的落地也更加方便快捷。
在數(shù)據(jù)處理方面，Tempo平臺是業(yè)內(nèi)少有的可以直連工業(yè)設(shè)備時序數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)建模工具，可以將信號數(shù)據(jù)自動結(jié)構(gòu)化，波、譜數(shù)據(jù)的直接分析，訓(xùn)練動態(tài)預(yù)警模型，大大降低前期數(shù)據(jù)處理的難度。
信號數(shù)據(jù)處理
信號數(shù)據(jù)分析
通過上面的案例我們可以發(fā)現(xiàn)，有了Tempo平臺的幫助，科研人員就可以把傳統(tǒng)科研場景中需要使用多個工具、組織多個團隊才能解決的問題，統(tǒng)統(tǒng)集中到一個系統(tǒng)中以智能化的方式搞定，大大降低了最讓廣大科研人員頭疼的項目運營工作難度，讓科研人員將更多的精力投入到真正的技術(shù)攻關(guān)中。
在數(shù)字化的浪潮中，相信在未來會有更多的行業(yè)科研機構(gòu)將把大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)技術(shù)運用在產(chǎn)業(yè)研究工作之中，釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。如果您也想體驗更加敏捷、智能、專業(yè)的分析模型構(gòu)建，歡迎申請試用。
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