基于企业级架构的可视化数据挖掘建模平台，让企业数据挖掘应用更简单

大数据挖掘建模平台（TipDM-HB，简称HB）是一套基于Hadoop架构的可定制的可视化数据挖掘建模平台。更快、更便宜，使企业数据挖掘应用程序更简单。通过帮助中小企业挖掘企业各种市场活动和内部运营可能带来的收益，不断发现新的收入增长点。大数据挖掘应用主要包括ETL数据集成模块、大数据挖掘模块和结果展示模块三个模块，其中大数据挖掘建模是整个应用的核心。

产品特点

1、支持CRISP-DM数据挖掘标准流程

CRISP-DM 是数据挖掘的标准业务流程。与仅限于技术层面的数据挖掘方法论不同，CRISP-DM 将数据挖掘视为一个业务流程，并将其具体的业务目标映射到数据挖掘中。目标。调查结果表明大数据挖掘分析平台，目前大多数数据挖掘工具都使用 CRISP-DM 的数据挖掘流程，该流程已成为事实上的行业标准。

TipDM-HB 完全支持 CRISP-DM 标准，不仅避免了许多常见错误，而且其卓越的智能预测模型有助于在出现问题时快速解决问题。

2、高级架构

基于企业级数据挖掘应用的需求，TipDM-HB采用J2EE企业应用架构，基于云计算、SOA、分层组件化等思想规划应用框架设计。利用云计算技术可以高效地实现海量数据的挖掘和处理； SOA架构的使用大大增强了平台的可扩展性，并且可以与其他业务系统高效集成；遵循基于组件的层次结构设计，可以最大限度地减少业务模块的数量。它们之间的耦合程度促进了软件的复用大数据挖掘分析平台，使业务系统能够敏捷地适应业务规则的变化。 TipDM使用Web服务进行应用系统集成，保证了松耦合和跨平台的突出优势，克服了企业应用在异构平台集成、集成安全性和灵活性方面的突出需求。

支持主流UNIX和Window平台，支持Oracle、SQL Server、Sybase、Mysql等主流数据库。

3、提供丰富的数据挖掘模型和灵活的算法

TipDM-HB 提供了从机器学习、人工智能到统计学的多种数据挖掘建模方法。每种方法各有千秋，可以结合使用，灵活解决各类问题。这些模型算法分为五类：数据探索与预处理、分类与回归、聚类分析、关联规则挖掘和时间序列模式。

4、提供丰富的图形输出效果

TipDM-HB提供丰富的建模流程图，示例如下：

5、具有整合多个模型的能力，使生成的模型更加稳定高效

TipDM-HB 通过数据流构建数据挖掘模型。用户可以根据自己的需要将不同的模型依次连接，达到整合多个模型的目的。例如，在建模之前，用户可以选择对样本属性进行主成分分析或属性选择进行降维处理，然后指定一种算法进行建模。此外，TipDM-HB还提供了多种模型效果评估技术和思路（如收益图、投资收益图、利润图、响应图以及各种表格等）来测试模型的效果，让用户可以选择最稳定、最高效的模型进行发布。

6、提供灵活多样的应用开发接口

TipDM-HB 提供了一套基于行业标准和常用数据挖掘算法的编程接口。它可用于开发各种数据挖掘应用程序，从简单的预测建模到大型集成系统。数据引擎可通过 JDBC 和 XML 访问，以分析行业标准数据挖掘 API。

TipDM提供三种不同的接口：Web Service、DLL或JAR，方便第三方软件商集成开发，快速搭建大型企业级海量数据挖掘应用系统。

7、海量数据处理能力

TipDM-HB是基于云计算平台分布式文件系统HDFS、并行计算框架MapReduce和MPP数据仓库构建的。由于架构基于云计算平台，TipDM-HB克服了传统工具存在的问题，可处理TB级海量数据挖掘，具有双向扩展、高容错、易部署等特点。

TipDM-HB 具有并行和多线程处理能力，并且可以提供优化机制以确保在海量数据和大规模计算中的性能。

主界面

>> 大数据挖掘建模平台（TipDM-HB）产品白皮书（使用说明）