数据清洗
赋予数据更多意义,重命名字段并修改数字格式, 将数据拆分成多个字段或将字段合并为组。 补充残缺数据、判断错误数据、移除重复数据。
深入探寻价值数据
对数据进行新的重组计算,通过训练数据集、设置分析指标、挖掘算法等进行模型训练、模型评估。
数据预处理能力
为确保数据挖掘模型能达到预期目标,在数据准备阶段对数据进行抽样、标准化、离散化、值替换、类型转换、添加字段、主数据过滤等。
经营分析
通过业务数据分析经销商经营状况是否持续稳定。
融资使用分析
通过数据关联性分析计算融资资金使用占比和资金使用分析。
财务分析
通过财务报表分析企业总资产和总负债,最终计算出违约概率。
與情监控
对网络负面信息进行语义分析,对异常事件进行及时监控。
征信报告
通过大数据分析、机器学习及模型算法计算企业征信等级。
数据补全
通过全网数据收集提升客户资料准确性,还原经营真实情况。
风险控制
异常事件立即预警,数据分析计算做到预判预警。
全景画像
以客户为中心,汇聚客户属性、业务跟踪、历史全程可追溯。