有圖有真相
數聚圖譜
讓數據講述自己的故事

理念

瓶頸

大數據時代,傳統的數據分析流程雇用一個軍隊的數據業務人員,從一堆基於經驗和主觀判斷堆砌起來的猜想和假設入手,收集相關業務數據和外部數據,反覆試錯,耗時以月甚至年為單位,也許有幸能在無數次調整後的deadline前達到預定框架內的一些預期的結論;而更多的則是無奈之下,對原始數據做些手腳,通過逆向工程對所有的努力有個交代。

逆襲

現在讓我們來想像一個更理所當然的思路:把所有能收集到的數據放在一起,不做任何預設前提和臆測猜想,不做任何數據的降維刪減,直接將此原數據通過映射和可視化,完完整整的把原有屬性真實直觀的還原,凸顯在二維的網狀關係圖上。通過簡易的鑽取觀察後,真知立即無處遁形。說得簡單,做得也簡單:數聚圖譜根植於機器學習和拓撲抽象算法,為此而生,為您而用。

應用場景

應用場景1:分類

常規的數據分類流程分為兩類:主觀經驗的預判和傳統機器學習分類算法,例如K-MEAN,DBSCAN或者SVM。 前者在面對超越常識可以消化的數據量級和維度時立刻會捉襟見肘;而後者的有代表性的算法也必須提前對數據有一定假設,分類的個數,噪音/密度 的可行區間或者數據轉換函數的預先設定,從而間接的制約了結果的質量和精準並需要進行反覆試錯的循環迭代。數聚圖譜的技術建立在拓撲理論基礎上, 在不做任何假設前提的情況下有效捕捉數據集中有持續性的特徵和背後代表的數據形態,在映射後可視化圖像的分岔和獨立區塊的呈現時都能更準確刻畫 數據本身較恆定的細分類別,再結合之後的直觀鑽取確認,效率和精準性都大大提高。

應用場景2:特徵發掘

在面對高維度,數據源本身附屬的大量特徵的數據面前,常常困擾業務人員和執行者的一個問題是如何能 快速識別那些對商業決策起關鍵性影響的特徵屬性。這個問題存在於各個領域的數據:不論是從房市裡影響房價的上百個維度屬性調處真正 關鍵的因素,還是確認臨床案例裡大量實驗特徵對臨床結果的影響。數聚圖譜對聚類結果進行快速的統計分析比較功能讓真正重要的數據特 徵立刻現身。

應用場景3:歸類

準確的歸類是商品推薦,客戶關係管理和其他諸多商業數據問題解決的第一步。數聚圖譜在完成準確分類 之後相當於完成了監督式學習的環節,對於新進的數據點,按每個子類的關鍵特徵對之進行決策樹的歸類流程即可完成歸類。在此之上選擇 關聯性最大的相似貨品進行推薦可獲得更高的下單概率。

應用場景4:建模

在大量高維異構的數據面前,想要找出一個放之四海皆準的規律和模型等同於忽略了細分區塊的獨特性。 在這樣的大厚數據面前,更有針對性的建模需求呼之欲出。在數聚圖譜的全息映射基礎上再去對每個區塊進行客制化建模,誤差率理所當然 的得到降減,效率得以提升。

應用場景5:模型驗證

在對既有模型進行檢測驗證的問題上,目前的方法過多在接受模型假設和與之俱來的系統性誤差的前提下, 將分析預測結果和現實對比,雖然誤差可以衡量卻無法判別其根源,因為原因常常隱藏在預先的假設條件裡了。把模型的估算結果現實數據同時放在 導入數據中作為輸入值,通過數聚圖譜的映射可以直觀地凸顯誤差最大的區塊,由此作為入口輕易探取模型內涵的缺陷,具體問題具體解決。

應用場景6:異動識別

同樣一個數聚圖譜的映射圖,當關注點聚焦在那些與預期有很大出入的區塊,鑽取進去可以獲得對數據結構 異常的少眾事實。例如對一個交易數據集進行映射,那些偏離主區塊的獨立小區塊常常隱藏了特異的交易規律從而暴露原來不為人知的欺詐交易和洗錢行為; 通過數聚圖譜的統計分析模塊,簡單的測試,例如t-test,更能將這些直觀的判斷量化,進一步確認異動現象的持續性。

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大數據的未來在於可視化,可視化的價值取決於對相關性最真實的映射;數聚圖譜,大厚數據可視化和數據分析2.0的先驅。
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