Smartbi数据挖掘工具的应用实践是怎样的

今天就跟大家聊聊有关Smartbi数据挖掘工具的应用实践是怎样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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数据挖掘项目成功，除了有成熟、易用的产品，更重要是要有专业的咨询与实施团队。数据挖掘用什么软件？思迈特软件有丰富的数据挖掘实践经验，在不同的行业有很多成功的案例。

案例1：新冠病毒感染临床诊断

在疫情爆发期间，新型冠状病毒主要是以核酸检测阳性为诊断标准。但是，核酸检测效率低，并且不能保证100%准确。

通过医生临床诊断也能识别出新冠病毒感染者，但需要医生具备丰富的临床诊断经验。 

那么，如何在短期内让一般的医生也具有丰富的经验，将对疫情的快速防控起到重要作用。 

这个时候，思迈特软件基于Smartbi Mining开发的“新冠病毒感染临床诊断系统”就派上用场了。

Smartbi Mining数据挖掘系统利用人工智能机器学习算法，学习训练资深医生的临床诊断经验，训练完成具有高准确率的新冠病毒感染识别模型，辅助医生快速进行临床诊断。

在发生类似的紧急公共卫生事件时，能够为快速诊断、快速隔离、快速治疗病患赢得时间，降低病毒传播速度及病患的死亡率。系统能够快速地训练完成新冠病毒感染诊断识别模型，具备对数据接入、数据处理、模型训练、模型评估、模型部署等整个过程的成熟支撑。Smartbi Mining数据挖掘系统依靠的数据包括流行病学史调查数据、病人临床表现数据以及一些实验室检查数据，并直接使用这些特征作为训练模型的特征数据。 将加载的特征数据按照7:3的比例拆分，70%作为训练模型数据，30%作为测试验证模型数据，选择分类模型中的逻辑回归算法、梯度提升决策树，进行诊断模型训练。使用拆分的30%的数据进行模型验证，验证训练后的诊断模型对新数据的预测能力。

案例2：银行企业违约风险预警

银行的“企业违约风险预警”项目，依据对公客户结算行为，包括交易频率、交易金额、交易对手等信息作为重要基础信息，结合客户行业、规模、经营状况刻画客户画像。

利用Smartbi Mining数据挖掘系统提供的逻辑回归模型搭建客户逾期、违约预警。在模型成熟后，利用CRM系统打通客户经理通知渠道，及时向客户经理推送预警数据，做好风险管理。 

案例3：保险客户精准营销

在Smartbi Mining数据挖掘系统里面，首先通过数据源选取准备营销的客户，再基于配置好的条件对客户进行细分。

这些操作通过拖动相应的功能图标，再进行简单的参数配置就可以实现。接下来就是根据不同的客群进行不同的内容沟通，需要结合客户的历史数据通过模型算法来计算，再往下要判断客户有没有在短信里面点过什么链接，或者留下什么信息，这些数据返回以后下面的节点会做出判断，然后自动去跟踪营销的执行结果。

看完上述内容，你们对Smartbi数据挖掘工具的应用实践是怎样的有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。