什么是 SaCa RealRec
基于大數據分布式處理框架的一站式機器學習與預測分析服務平臺，提供全流程可視化的特征分析、模型構建評估以及部署應用功能，降低人工智能在企業中的使用成本，幫助企業提高智能應用的構建能力以及效率。
產品資料
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數據采集
支持所有主流數據庫、文件系統、文本格式的數據接入，支持大數據生態系統技術的對接， 如HDFS 、HBase、Hive等。
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特征分析
通過多種數據清洗、轉化、降維算法，有效的支持不同機器模型的特征抽取和特征復用，大大降低特征工程的開發成本。
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模型訓練
提供基于分布式計算框架編寫的大規模機器學習算法庫，以及全流程可視化的迭代式模型訓練，輔助數據科學家構建高性能的挖掘模型。
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評估評測
支持在線、離線兩種模型評估手段，簡化模型評估工作。評估結果的可視化展現讓評估結果一目了然，訓練出的模型更匹配業務問題。
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部署應用
通過云服務REST接口或者現場POJO應用部署，為大數據科學團隊與數據工程團隊建立順暢的橋梁，確保智能應用的敏捷開發。
SaCa RealRec 應用場景
風險欺詐分析
借助機器智能技術抽取分析多源數據信息，學習交易規律，識別跨渠道異常交易特點，動態評估交易安全指數，從而能夠實時阻止異常交易的發生。
公安違法犯罪分析
利用多種機器學習算法，構建犯罪嫌疑人員識別模型，預測可能涉嫌犯罪的人員，為公安部門打擊犯罪活動提供輔助決策。
教育教學
輔助高校編制詳實的教育教學材料、客戶案例，提供人工智能整體教育教學方案，全方位助力高校建立大數據人才梯隊。
為什么選擇 SaCa RealRec
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大數據快處理
基于分布式數據處理方式，為大數據的處理效率提供強有力的支撐，實現數據從產生到計算結果的生成秒級延時，提供準實時的分析、挖掘能力。
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精準分析 深度挖掘
支持對海量數據的數學模型構建，多種函數式語言（DSL、SQL、R等）的智能模型構建，確保挖掘的深度和預測分析的精準度。
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多維特征實時分析
提供實時交互式查詢分析結果的數據化展現，根據分析結果幫助數據科學家進行后續特征工程階段的工作。
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全流程自動化模型構建
系統自動尋找最優的算法模型以及參數配置，大大降低數據挖掘工具的使用難度，使得一般的業務人員也能夠構建針對自身業務的高效智能模型。
行業應用
數據科學教育解決方案
為高校提供全面的數據科學教育服務
他們都在用:
上海電氣風電設備有限公司， 廣電總局， 廣西電網， 國家工商行政管理總局， 吉林省人力資源和社會保障局， 新華三技術有限公司 杭州市人力資源和社會保障局， 中翼航空投資有限公司， 中央電視臺， 安徽省發改委， 上海浦東國際機場
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