SaCa RealRec 数据科学平台

什么是 SaCa RealRec

基于大数据分布式处理框架的一站式机器学习与预测分析服务平台，提供全流程可视化的特征分析、模型构建评估以及部署应用功能，降低人工智能在企业中的使用成本，帮助企业提高智能应用的构建能力以及效率。

产品资料

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数据采集

支持所有主流数据库、文件系统、文本格式的数据接入，支持大数据生态系统技术的对接，如HDFS 、HBase、Hive等。

特征分析

通过多种数据清洗、转化、降维算法，有效的支持不同机器模型的特征抽取和特征复用，大大降低特征工程的开发成本。

模型训练

提供基于分布式计算框架编写的大规模机器学习算法库，以及全流程可视化的迭代式模型训练，辅助数据科学家构建高性能的挖掘模型。

评估评测

支持在线、离线两种模型评估手段，简化模型评估工作。评估结果的可视化展现让评估结果一目了然，训练出的模型更匹配业务问题。

部署应用

通过云服务REST接口或者现场POJO应用部署，为大数据科学团队与数据工程团队建立顺畅的桥梁，确保智能应用的敏捷开发。

SaCa RealRec 应用场景

风险欺诈分析

借助机器智能技术抽取分析多源数据信息，学习交易规律，识别跨渠道异常交易特点，动态评估交易安全指数，从而能够实时阻止异常交易的发生。

公安违法犯罪分析

利用多种机器学习算法，构建犯罪嫌疑人员识别模型，预测可能涉嫌犯罪的人员，为公安部门打击犯罪活动提供辅助决策。

教育教学

辅助高校编制详实的教育教学材料、客户案例，提供人工智能整体教育教学方案，全方位助力高校建立大数据人才梯队。

为什么选择 SaCa RealRec

大数据快处理

基于分布式数据处理方式，为大数据的处理效率提供强有力的支撑，实现数据从产生到计算结果的生成秒级延时，提供准实时的分析、挖掘能力。

精准分析深度挖掘

支持对海量数据的数学模型构建，多种函数式语言（DSL、SQL、R等）的智能模型构建，确保挖掘的深度和预测分析的精准度。

多维特征实时分析

提供实时交互式查询分析结果的数据化展现，根据分析结果帮助数据科学家进行后续特征工程阶段的工作。

全流程自动化模型构建

系统自动寻找最优的算法模型以及参数配置，大大降低数据挖掘工具的使用难度，使得一般的业务人员也能够构建针对自身业务的高效智能模型。

行业应用

数据科学教育解决方案

为高校提供全面的数据科学教育服务

他们都在用

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