如何理解以图形化方式对数据进行建模分析
简单来说，创建数据分析模型，你是会选择这样？
还是这样，采用图形化拖、拉、拽方式，对数据进行清洗、建模、展示等。
为什么要进行数据可视化?
1、无论是哪种职业和应用场景，可视化工具都有一个共同的目的，即明确、有效的传递信息。图形能将不可见现象转化为可见的图形符号，并直截了当和清晰直观的表达出来。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，可视化工具能够加深人对于处理内容的理解和记忆。
2、将数据清洗、深度学习、神经网络等算法功能模块化后，免去了数据预处理及算法代码编写的各种苦恼环节，让我们能够轻松地建立数据分析模型，极大提升工作效率。
怎样实现大数据清洗、建模、验证可视化？
孔明科技大数据产品解决方案供应商，提供包含数据分析、建模、机器学习和人工智能的完整SAAS产品。
1. 30+算法及功能模块
K-MEANS、随机森林、文本词频提取、IG、XGBoot、生存分析回归、梯度提升术、逻辑回归集成、SVM、神经网络、决策树、FP GROWTH……
2. 25+数据预处理功能模块
列合并、行追加、数据源导入、字符处理、行列交叉统计、数据抽样、行筛选、数据拆分、t-TEST、F-TEST…
3. 支持自定义模块
将常用的数据流程及功能“打包”成集成模块，直接拖拽于其它类似场景；企业可将自主集成的业务逻辑，产出成自主IP，并共建行业数据处理挖掘知识产权。
4. 每月2次迭代完善及更新
强大的研发及科研团队，及时更新及加入最新算法，根据客户需求建立最优算法。
想让数据变成“完美达人”？锁定1月8日14 : 00“数据深度挖掘、分析、建模其实可以很简单”直播活动。
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