中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    大数据行为预测 更多内容
  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    在线服务 步骤7:在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面,单击在线服务名称,进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中,切换到 “预测“ 页签,单击“上传”,从本地上传待预测数据,格式参考算法说明。 本地上传数据完成后,单击“预测”,开始预测。 图9 预测结果 步骤8:清除资源

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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 重保风险预测

    重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置,选择活动时间段。 配置容量阈

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  • 时间序列预测

    时间序列预测数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • ADMET属性预测接口

    ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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  • 训练预测分析模型

    训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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  • 部署预测分析服务

    调试代码。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签,重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码:其中预测分析要求数据集中数据预测列名称为class,否则会导致预测失败。

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  • 联邦预测作业

    联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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  • 示例场景说明

    准备工作,包括使用 DataArts Studio 前的准备、数据源准备和数据湖准备。 数据开发,包含创建DLI SQL脚本和开发作业。 分析10用户关注最多的产品 分析10用户评价最差的商品 开发并调度作业,通过编排作业和配置作业调度策略,定期执行作业,使得用户可以每天获取到最新的数据分析结果。 服务退订,如果不再使用DataArts

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 个体事件行为检测

    个体事件行为检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL,包括告警结构化数据和图片数据。 结果示例: { "event_type": 720896, "task_id": "de6f35a7cd904830b2ca544e4613febe"

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 新建预测外呼任务

    写模板名称,单击“确定”,可将当前配置存为一个外呼模板。 单击“保存”,预测外呼任务创建成功。 返回“外呼任务管理”页签,选择创建的外呼任务,单击“外呼数据”,为外呼任务添加外呼数据。详情请参见配置外呼数据。 返回“外呼任务管理”页签,选择创建的外呼任务,单击“”,外呼任务开始执行。

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  • 深度学习模型预测

    word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入,通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型,可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM

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  • 创建批量预测作业

    必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。

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  • 删除实时预测作业

    删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 自定义场景(热度推荐)

    。 图4 创建离线数据数据路径选择完成后单击“立即创建”。 离线数据源创建完成后,在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管理,具体操作请参见推荐系统用户指南>数据源质量管理,完成数据探索并生成数据质量报告,此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3:创建自定义场景 在R

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  • 时序预测学件

    时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题: 学件开发指南

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