Smartbi數據挖掘工具的應用實踐是怎樣的

今天就跟大家聊聊有關Smartbi數據挖掘工具的應用實踐是怎樣的，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

數據挖掘項目成功，除了有成熟、易用的產品，更重要是要有專業的咨詢與實施團隊。數據挖掘用什么軟件？思邁特軟件有豐富的數據挖掘實踐經驗，在不同的行業有很多成功的案例。

案例1：新冠病毒感染臨床診斷

在疫情爆發期間，新型冠狀病毒主要是以核酸檢測陽性為診斷標準。但是，核酸檢測效率低，并且不能保證100%準確。

通過醫生臨床診斷也能識別出新冠病毒感染者，但需要醫生具備豐富的臨床診斷經驗。 

那么，如何在短期內讓一般的醫生也具有豐富的經驗，將對疫情的快速防控起到重要作用。 

這個時候，思邁特軟件基于Smartbi Mining開發的“新冠病毒感染臨床診斷系統”就派上用場了。

Smartbi Mining數據挖掘系統利用人工智能機器學習算法，學習訓練資深醫生的臨床診斷經驗，訓練完成具有高準確率的新冠病毒感染識別模型，輔助醫生快速進行臨床診斷。

在發生類似的緊急公共衛生事件時，能夠為快速診斷、快速隔離、快速治療病患贏得時間，降低病毒傳播速度及病患的死亡率。系統能夠快速地訓練完成新冠病毒感染診斷識別模型，具備對數據接入、數據處理、模型訓練、模型評估、模型部署等整個過程的成熟支撐。Smartbi Mining數據挖掘系統依靠的數據包括流行病學史調查數據、病人臨床表現數據以及一些實驗室檢查數據，并直接使用這些特征作為訓練模型的特征數據。 將加載的特征數據按照7:3的比例拆分，70%作為訓練模型數據，30%作為測試驗證模型數據，選擇分類模型中的邏輯回歸算法、梯度提升決策樹，進行診斷模型訓練。使用拆分的30%的數據進行模型驗證，驗證訓練后的診斷模型對新數據的預測能力。

案例2：銀行企業違約風險預警

銀行的“企業違約風險預警”項目，依據對公客戶結算行為，包括交易頻率、交易金額、交易對手等信息作為重要基礎信息，結合客戶行業、規模、經營狀況刻畫客戶畫像。

利用Smartbi Mining數據挖掘系統提供的邏輯回歸模型搭建客戶逾期、違約預警。在模型成熟后，利用CRM系統打通客戶經理通知渠道，及時向客戶經理推送預警數據，做好風險管理。 

案例3：保險客戶精準營銷

在Smartbi Mining數據挖掘系統里面，首先通過數據源選取準備營銷的客戶，再基于配置好的條件對客戶進行細分。

這些操作通過拖動相應的功能圖標，再進行簡單的參數配置就可以實現。接下來就是根據不同的客群進行不同的內容溝通，需要結合客戶的歷史數據通過模型算法來計算，再往下要判斷客戶有沒有在短信里面點過什么鏈接，或者留下什么信息，這些數據返回以后下面的節點會做出判斷，然后自動去跟蹤營銷的執行結果。

看完上述內容，你們對Smartbi數據挖掘工具的應用實踐是怎樣的有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。