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EXCEEDDATA — 工程大数据分析平台

        随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网 的快速发展,汽车研发部门需要处理 的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖 的诟咂礐AN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。

        在此背景下,整车厂研发部门关心 的是:如何将企 的诓 的研发、实验、测试、生产数据,社会用户 的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统 的一体化;怎样利用深度 的驾驶员行为感知、智能 的车辆预防性维护、与实时 的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化 的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决 的问题。
 
 
        针对这一需求,lol总决赛下注探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心 的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别 的数据,可实现对原始数据 的高效利用,并将原始数据转化成产品所需 的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策 的产业升级。
 
产品先容
先进 的技术架构
        EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支撑超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富 的可视化智能展现库。用户可以自主 的、灵活 的将各种来源 的原始数据与分析处理串联应用,建立科学 的数据模型,得出预测结果并配以互动 的可视化智能,快速高效 的将大数据智能实现至业务应用中。
 
 
        平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源 的ApacheHadoop 与Apache Spark 之上,可简易 的scale-out 扩展。在分析引擎 的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用 的B/S 架构,用户通过支撑跨操作系统和浏览器 的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。
 
 
广泛 的数据类型和存储格式支撑能力
        EXCEEDDATA 平台支撑数值、字符、时间、向量、列表等17 种数据类型,还可支撑多种Hadoop 数据存储格式,如HDFS 的文件存储格式和Hive 的表存储格式。为数据分析人员节省大量 的数据格式转换和文件系统转移 的准备时间。分析员可快速 的从既有数据源中灵活 的获取数据,尽快开展数据分析任务。
 
丰富 的算法模块和直观 的编程环境
        EXCEEDDATA 平台提供丰富 的机器学习算法,共六大类函数对数据进行汇总、分析、分类或聚类,并配以灵活 的算法流程引擎和可拉动式界面。业务人员可轻松地选择和组合多个数据源和算法模块,快速构建分析流程,对业务进行综合分析。
 
 
        机器学习算法包
• 网络分析类型:Graph Analytics
• 推荐引擎类型:Recommendation Engine
• 时间路径类别:Time & Path
• 聚类分析类别:Cluster Analytics
• 决策树分析类型:Decision Tree
• 朴素贝叶斯分析类型:Naïve Bayes
• 统计分析类别:Statistical Analysis多维度大数据 的分析与预测算法包
• 行为网络算法, 包括图谱统计、最短路径等
• 中英文语言分析算法,包括TF-IDF、Word2Vec等
• 地理分析算法
• 分类挖掘:逻辑回归、向量机、朴素贝叶斯、决策树、梯度提升决策树、随机森林
• 回归预测:线性回归、岭回归、套索回归、保序回归
• 聚类:KMeans 、高斯混合模型
• 关联推荐:Apriori、FPGrowth、Alternate Least Squares(协同过滤)
• 时间路径:sessionize、去重、分区、路径(遍历、顺序、起始点)
• 网络地理:最短路径、方块分区索引、异状边际定位
• 统计处理:直方分布、密度分布、聚合、排序、过滤等
 
丰富 的数据呈现方式
        EXCEEDDATA 平台提供丰富 的数据智能展现,包括折线图、柱状图、饼图、散点图、多拿图、堆叠图、平行坐标图等30 多种图示方式。可帮助业务人员进行多视图、多层次 的分析,挖掘出数据深层次 的商业价值,快速发现数据背后 的规律。
 

 

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