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自助建模平台

· 业务驱动力
自助建模平台是一套大数据分析挖掘工作支撑平台、实现用户在不同业务场景下的经验积累及知识沉淀,解决了以前手工建模效率低下,同时,为用户提供模型固化的模型分析工具,知识无法共享的问题,致力于建设成一个共享的模型知识库。

· 自助建模平台
系统的主要功能实现业务人员自助业务建模、一站式建模与社区化管理、模型管控及系统管理,并对内部周边系统提供模型共享服务,同时在此基础上要提供自助型数据建模工具和门户访问。
系统功能框架如下图所示:

1、模型训练
具体包括:模型构建、模型探索、模型分析轨迹。
模型构建步骤包括:确定用户范围、选择分析内容、数据分析和模型生成;模型探索的工具主要包括:统计分析、关联分析、交叉分析和报表验证;模型分析轨迹主要包括:指标叠加递进分段的脑图结果展示、指标分段的图形下载。
2、模型仓库
模型仓库具体包括:模型分类、我的模型、模型列表和模型操作。
模型分类:用户发展、质量管控、价值提升、粘性保有、维系挽留和算法模型;
3、模型描述
模型描述具体包括:模型分类、业务范围、模型周期、模型状态、复制次数、喜欢次数、模型说明,以及模型标签结果、模型分析规则(用户条件、分析内容)、分析规则脑图以及模型评论信息列表。
4、模型管理
模型管理主要包括:模型应用管理、模型质量管理、模型生命周期管理和模型安全管理。
A.模型应用管理只有完成状态的模型才能被引用,实现完成状态模型的冻结与解冻,以及模型修改操作之间模型被引用的逻辑关系;
B.模型质量管理提供模型名称修改、调整分类、模型复制与修改,提升和完善模型的查全率和查准率;
C.模型生命周期管理实现草稿、完成到冻结状态模型的引用、修改、复制和评论的管理;
D.模型安全管理包括模型读写权限控制,以及模型操作控制。
5、模型分析数据库

通过搭建HADOOP集群。逐步支撑用户横向比较和算法建模等功能拓展,支撑大数据运算分析,分析数据与生产数据分离。


· 客户价值
(一)大数据建模的知识、经验、成果快速成长,形成有效的沉淀、分享、推广平台;
(二)创新大数据服务方式,以创新性、前瞻、精准方式引导用户,提高数据建模能力;
(三)发挥公司各地市、各部门资源及业务能力。避免闭门造车,提高数据应用效率和质量。

· 我们的优势
(一)智能化、可视化业务建模
(二)与大数据平台融合,数据实时共享
(三)模型沉淀为知识库、并社区化管理
(四)业务知识汇总、团队作战,节约资源

· 成功案例
广东联通之前的建模流程每个环节是手工操作。效率很低。数据也是孤立存在。业务经验无法形成知识传承、分享,无法适应公司对大数据应用的要求。上线自助建模平台以后,原建模周期为10个工作日,现建模时间2小时内,简化了数据建模流程,提升数据建模效率40倍。同时,发挥了数据的价值,形成了丰富的模型库,建模的知识、经验、成果快速成长,提高了企业运营水平和生产力。