因子建模工具 GeekMind

产品简介

当面对体量大、维度高、关联关系复杂的工业数据时，分析手段和方法单一、分析效率低、数据挖掘人才缺乏、业务效果不明显成为制造业企业数据分析的痛点。多因子分析平台MFA是一款交互性分析工业应用平台，通过将算法工程师的建模经验与生产工程师的制程经验结合，实现高效、精准、充分的海量数据内在价值挖掘与实时分析优化，指导工厂品质管控、生产运营。

功能亮点

交互分析

轻松玩转数据

重点优化人机交互的数据分析功能，让用户轻松玩转数据，分析数据可通过可视化的图表了解数据可自由对数据进行分箱，分组，圈选，对比等操作

自动挖掘

自行选择所需要的特征挖掘方法

挖掘数据内暗藏的有效特征根据分析场景需要选择特征挖掘方法提供自动特征挖掘算法

模型追溯

让用户清楚了解影响模型的关键因子及相关关系

模型关键因子列表可联动跳转用户可对案例进行根因分析增加模型的解释信息

可视化建模

可视化的建模流程及联动分析

将常见通用的分析逻辑步骤具像化成简易功能自动生成建模节点，记录用户操作记录建模节点均可跳转回退通过建模评分对比帮助用户选择效果最好的建模路径

实时预测

自行定义因子数据，预测数据监控条件

实现在线实时分析提供预测报警的规则定义模块实现自动修正偏移模型

产品优势

考虑案例异常特殊性和分析模式不固定，虚拟量测提供了用户与数据对话的窗口：可对数据进行不断尝试与挖掘，且分析过程简单易懂，方便快捷
自助操作
虚拟量测（VM）通过关键因子输出，让用户能清楚了解到具体影响该模型的关键因子是什么及每个关键因子x与目标特征y之间的相关关系。
模型解释
当使用托拉拽式的分析建模软件时，用户通常需要具备一定的基础建模知识。虚拟量测改善了这类缺陷，将常见通用的分析逻辑步骤具象化成简易功能，以此引导用户对数据进行分析。
低门槛操作
传统的建模分析软件常常只能对预测异常进行识别，而无法输出更多的信息，而虚拟量测可以实现在线实时分析，当模型监控到预测异常发生时，用户可实时下钻预测数据，查看导致异常的关键因子。
实时分析