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易明建模 官方版v20220420

  • 大小:517MB
  • 语言:简体中文
  • 类别:办公软件
  • 类型:免费软件
  • 授权:国产软件
  • 时间:2022/06/15
  • 官网:http://www.3h3.com
  • 环境:Windows7/Windows10/Windows All

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易明建模是一键式智能数据建模工具,建模流程完全自动进行。一键式建模,又快又好!无需数据科学家即可建模。传统的手工建模有着诸多的缺点,并且效率很低,比如:探索数据、数据噪音、时间特征、高基数变量、模型需求多、如何有效评估模型、非正态分布、标准化、LR, RF,GBDT…..使用哪种算法、项目周期长、缺失值、参数配置等等。智能建模改变应用模式:业务用户主导,应用过程中随时随地建模。

易明建模图片1

软件功能

【数据源】

1. 本地数据文件

智能建模支持txt、csv等格式的数据文件。

选择文件后,可以定义数据文件的参数配置。

下一步,可以定义变量类型、日期格式和选出状态。

2. 数据库

在数据源窗口中,可以定义JDBC和ODBC两种数据源连接。

【数据探索】

1. 基本特征

导入数据以后,显示了数据的基本特征:

目标变量是Survived(需要用户设置),有12个变量,891条记录。

自动解析了各个变量的类型和推荐的选出状态。

2. 离散变量统计

离散变量包括单值变量、二值变量和分类变量。

缺失率:缺失值在全部数据中的占比。

势:离散变量可取值集合的成员数量。

饼图直观显示了各分类的占比。

易明建模图片2

【预处理】

1. 自动预处理

智能建模的预处理过程集成在建模的流程中,一键式自动预处理。

2. 预处理报告

建模结束后可以导出模型报告,描述了预处理执行了哪些动作。

3. 预处理流程

(1)检查变量值域

检查并记录所有变量的值域,若测试数据出现训练数据没有的分类或者超出数值范围,进行针对性的处理。

(2)时间日期变量处理

检查所有时间日期型变量,创建若干常用的衍生变量。并检测时间日期变量的关联性,创建多日期联动的衍生变量。

(3)缺失值信息提取

若数据存在缺失值,提取并记录缺失值模式,将缺失值所表现出的行为特征转换为衍生变量加以利用。

(4)缺失值填补

若数据存在缺失值,利用简单或个性化智能算法,填补缺失值。

(5)分类变量降噪

针对分类变量可能存在的噪音,例如极少数分类,异常分类,疑似错误分类等情况,进行针对性处理。

(6)分类变量数值化

将分类变量转换为可正常进行运算的数值型变量。主要方式是dummy variable和平滑化,由算法智能判断。

易明建模图片3

(7)纠偏

针对部分存在正态性假设的模型,对高偏态变量进行数学变换,使偏度回到0附近,满足模型假设。

(8)异常值处理

探测并识别可能存在的异常值,并进行针对性处理。

(9)变量筛选

以较宽松的门槛,剔除掉对建模无用的变量,降低时间成本和模型复杂度。

(10)标准化/归一化

数据标准化/归一化,消除口径差异。有利于神经网络等模型的寻优求解。

(11)平衡样本

对于二分类数据,若正负样本比例严重不均衡,会按照指定的比例配平,并智能重采样建模。

易明建模图片4

4. 手动预处理

选择变量

根据变量类型去除一些无关的变量。例如ID和长文本,没有缺失值的单值变量等。

衍生变量

用变量姐妹、配偶数量"SibSp"和 变量父母、子女数量"Parch"相加得到家庭成员数量"Family"。可以看到家庭成员在1-3人时幸存率较高。

预处理选项

在模型选项中可以定义是否数据预处理和是否智能填补。

如果数据已经进行过预处理,可以取消数据预处理。

智能填补可以更好的对缺失值进行补缺,但是会消耗更多的硬件资源和时间,当数据量很大时不建议智能填补。不勾选时会进行简单填补。

更新内容

python版本升级到3.9

升级依赖包兼容性到最新版

修复ubuntu24.04环境下无法打开建模ide的问题

修复个别模型异常调用cuda的问题

优化性能,修复潜在bug

标签: 数据分析 数据建模

数据分析是在各行各业都非常重要的环节,通过数据分析工具,可以将有用的信息提取出来,对其进行统计和处理,并且可以数据可视化,从而更加便捷的将其展示出来。那么数据分析软件哪个最好用呢,在这里小编给大家整理了市面上主流的数据分析工具。

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