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风险决策平台

简要介绍
随着20世纪80年代“数据挖掘”这一新兴学科的出现,形形色色的数据挖掘商业软件竞相面世。按照理论界的观点,把能够从海量数据中获取有效、新颖、潜在有用、并最终可理解的模型的过程的软件工具称为数据挖掘工具。
我们在汲取国外先进的数据挖掘理念的同时,研发一款能够满足中小型企业需求的,中国创造的数据挖掘工具。该工具支持数据挖掘流程所需的主要过程,可以完成包括缺失值处理、异常值检测、数据降维、变量离散化等数据预处理过程,主成分分析、抽样、过滤、探索性分析等,具有创建、训练、评估模型等功能,支持分类与回归、聚类分析、时间序列分析、关联规则、神经网络等各类数据挖掘模型应用。
在此工具的基础上,结合消费金融,探索出一整完整的消费信贷风险决策模型,形成具有实际应用价值的风险决策平台。
 
产品优势
1、       先进的体系架构 
ü 基于企业级数据挖掘应用需要,系统采用J2EE企业应用架构,应用框架的设计基于云计算、SOA、分层组件化的思想来规划;
ü 采用云计算技术,可高效实现海量数据的挖掘处理;采用SOA架构使平台的可扩展性大大增强,能够和其他业务系统进行高效整合;遵循组件化分层结构设计,能最大程度减少业务模块之间的耦合程度,促进软件的重用,使得业务系统能够敏捷地适应业务规则的变化;
ü 采用Web服务进行应用系统集成,保证了松散耦合与跨平台的突出优势,克服了企业应用在异构平台集成及集成安全性、灵活性方面的突出要求。
2、       强大的平台功能
ü 平台提供了构建大型企业级数据挖掘应用常用的功能:系统管理、方案管理、样本管理、算法库管理、模型库管理、任务调度、信息发布、日志管理等;
ü 平台支持数据挖掘流程SEMMA标准,完成包括对数据进行预处理,包括空值处理、降维处理、离散处理,主成分分析、抽样、过滤等,创建、训练、评估模型,预测,修改模型参数,误差分析等一系列功能。支持分类与回归、聚类分析、时间模式、关联规则、偏差检测等各类数据挖掘应用。
3、       二次开发能力
ü 平台提供一套基于行业标准的编程接口及常用的数据挖掘算法。它可用于开发各类数据挖掘应用程序,从简单的预测建模到庞大的集成系统。数据引擎可由JDBC和XML访问分析行业标准数据挖掘API;
ü 平台提供Web Service、DLL 或是 JAR三种不同的使用接口,方便第三方软件商集成开发,快速构建出大型企业级海量数据挖掘应用系统。
4、       成熟的数据挖掘算法
ü 平台提供了常用的数据挖掘模型算法,算法包括:BP神经网络、RBF神经网络、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合算法,运用这些模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。
ü 针对一个具体的应用,可以利用数据挖据在线分析平台建立多个预测模型供当前方案进行选择和调用,以实现基于复杂的应用选择最优的解决方案。
5、       无缝集合和结果共享
ü 由于平台的数据来源和结果输出可以是文本文件、EXCEL电子表格、URL和JDBC数据源,所以它能非常方便地与企业应用程序和其他统计工具无缝结合,快速读取源自等第三方应用程序的数据。
6、       可扩展集成功能
       环赛数据挖掘平台以支持跨行业应用为出发点,以解决方案为核心,解决方案以“流程图”的方式落地,一个完整的数据挖掘流程分解为一系列功能独立完整的“节点”,而节点的以“配置化”的方式可快速集成R,SAS,weka,hadoop等算法语言。
7、       系统具有并行、多线程处理能力,并能提供优化机制以保障在海量数据和大规模计算时的性能
 

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