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基於全網公開發布的數據、傳播路徑和受眾群體畫像,利用語義分析、情感算法和機器學習,為用戶分析公眾輿情信息。熱點事件和公共政策的認知趨勢。

批量數據處理

批量數據處理通過對龐大的數據進行分析可以解決物聯網、雲計算、互聯網以及車聯網等領域的諸多決策問題並發現新的洞察.因此,批量數據處理可以適用於較多的應用場景。

流式數據處理

流式數據的特點是,數據連續不斷、來源眾多、格式複雜、物理順序不一、數據的價值密度低.而對應的處理工具則需具備高性能、實時、可擴展等特性。

交互式數據處理

交互式數據處理具備的這些靈活、直觀、便於控製的特征能夠保證輸入的信息得到及時處理,幫助用戶更加快速的得到關鍵的信息使交互方式繼續進行下去。

分類/聚類分析

分類/聚類分析是細分市場的有效工具,同時也可用於研究消費者行為,尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場,並作為多元分析的預處理。通過分類/聚類分析可以幫助用戶處理龐大的數據處信息。

關聯規則分析

關聯規則分析支持間接數據挖掘,可以處理變長的數據,它的最大特點就是計算的消耗量是可以預見的。關聯規則分析可以產生清晰有用的結果,有效的幫助用戶挖掘關聯信息。

圖數據處理

對大規模圖數據進行高效處理,其主要優勢表現在於,海量的圖數據存儲和維護能力,強大的分布式並行處理能力,和良好的可伸縮性和靈活性,實現秒級的圖數據處理,高效的獲得關鍵信息。

預測建模分析

數據預測模型主要是分析不同的參數情況得到的不同結果,通過比較不同的結果,進行決策。根據事物的過去和現預測未來,從而減少對未來事物認識的不確定性,指導我們的決策行動,減少決策的盲目性。

時間序列分析

根據對係統進行觀測得到的時間序列數據,用曲線擬合方法對係統進行客觀的描述。實現從秒級到季度的時間序列分析,用於國民經濟宏觀控製、區域綜合發展規劃、企業經營管理。

係統仿真分析

對一些難以建立物理模型和數學模型的對象係統,可通過仿真模型來順利地解決預測、分析和評價等係統問題。可以把一個複雜係統降階成若幹子係統以便於分析。

回歸分析

回歸分析在分析多因素模型時,更加簡單和方便,通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果,可以準確地計量各個因素之間的相關程度與回歸擬合程度的高低,提高預測方程式的效果,從而提高用戶的決策準確度。

遺傳算法計算

遺傳算法提供了一種求解複雜係統問題的通用框架,它不依賴於問題的具體領域,對問題的種類有很強的魯棒性,因此能為用戶提供不同的應用場景來解決實際的問題。

神經網絡計算

神經網絡具有自學功能,聯想存儲功能,和高速尋找優化解的能力,利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網絡,發揮計算機的高速運算能力,可以很快的幫助用戶找到優化解決方案。

社會網絡分析

社會網絡分析是定性和定量的橋梁,它對大量的圖表數據進行定量分析得出定性的結論。社會網絡分析法所具有的優點使得該方法能為用戶解決更多的問題。

空間分析

空間分析運用的手段包括各種幾何的邏輯運算、數理統計分析,代數運算等數學手段,幫助用戶解決所涉及到的地理空間的實際問題,提取和傳輸地理空間信息,以輔助決策。

數據可視化

大數據可視化,不同於傳統的信息可視化,新的可視化方法能夠幫助人們分析大規模、高維度、多來源、動態演化的信息,並輔助作出實時的決策。