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满足不同角色需求:领域专家 数据管理者 数据科学家 科研人员、高校教师及研究生 数据分析爱好者
  • 线上理财产品销售

    通过互联网渠道进行理财产品营销和推荐。


  • 移动端支付

    在使用移动设备和移动环境下进行账务支付操作的情境。如:线上、下购物、金融产品购买等。


  • 理财产品营销

    针对理财产品的推销和营销。

  • 个人现金流预测

    根据客户的历史行为对个人客户未来的现金流进行预测。

  • 企业现金流预测

    根据企业的经营数据和历史情况,对企业未来的现金流进行预测。

  • 零售商品关联出售

    根据零售商品被关联购买的历史,对产品进行关联销售,以提升产品的整体销量。

  • 客户流失预警

    对具有潜在流失倾向的客户进行预判,提前采取挽留措施。

  • 客户画像绘制

    根据客户的特征信息,通过对客户关键指标的梳理刻画客户在某些方面的特质。

  • 客户特质预测

    根据客户的已有属性信息,预测判断客户的其它未知特质信息。

  • 客户价值评估

    根据客户的历史信息和未来贡献的预期,对客户能为企业带来的价值进行评估。

  • 推荐式精准营销

    采用推荐方法进行精准营销,以达到提升总体销量的目的。

  • 营销策划效果预测

    根据历史的营销策划信息及所取得的营销效果,预测当前营销计划的预期效果。

  • 客群客群细分

    根据客户的特征数据,对客户进行分群并找到相应客户群体的共同特点。


  • 移动端身份验证

    采用移动设备终端进行身份的确认与认证。

  • 客户社交网络分析

    对客户的社交网络情况进行分析,了解客户群体及相应的群体社交群体特点。

  • 电影票房收入预测

    根据电影相关信息和历史数据,预测电影票房收入。

  • 物料品质监控与预测

    制造业中生产物料质量的检测,并根据历史数据对质量异常情况进行预警。

  • 设备异常监控与预测

    对设备运行数据进行检测,结合历史异常情况对设备的异常进行预警。

  • 制程监控与预警

    针对制造业的制造流程中产生的数据,对制造业制造过程进行监控,并对潜在的异常事件进行预判。

  • 良率保固分析

    良率保固分析

  • 裂纹检测

    给定产品材料表面图片,识别其中是否有裂纹。

  • 生产流程优化与再造

    针对制造业的生产流程中所产生的数据进行分析,优化生产流程降低生产成本。

  • 供应链监控与优化

    根据生产企业的上下游供应数据,对企业供应链进行监控,找到其中的关键环节并予以优化。

  • 航班晚点率预测

    根据航班历史数据,预测航班晚点的可能性。

  • 自动驾驶

    根据汽车车载激光雷达、车载红外、摄像头及汽车状态数据,判断汽车周围环境及彩玉相应的控制策略,以实现汽车的自动安全驾驶。

  • 路径规划

    根据地图数据及道路拥堵数据,规划从起点到终点的最短路径线路。

  • 道路识别

    根据车载摄像头,识别摄像头中的道路。

  • 车牌号码识别

    根据交通照相机所拍摄的吞没,识别图片中车辆的车牌号码。

  • 交通流量监测和预警

    根据历史交通数据,对未来的交通流量进行预判,对潜在的拥堵情况进行预警。

  • 交通关键节点识别

    根据交通网络的运行状态数据,识别交通网络中的关键节点。

  • 违章行为检测与识别

    根据交通照相机或者摄像头拍摄的照片,判断照片或视频中的车辆是否发生违章行为。

  • 智能交通疏导

    根据历史交通数据,对潜在的交通状况进行预测,并预先给出相应的交通疏导方案,以达到全网交通顺畅的目的。

  • 交通规划辅助决策

    根据交通历史数据,及当前交通状况,辅助进行交通规划决策。

  • 车辆实时追踪

    根据交通摄像头数据,对违章或犯罪车辆进行实时追踪,快速找到其位置。

  • 道路拥堵预警

    根据历史交通情况,对潜在发生拥堵的道路进行预警。

  • 眼底病变检测与识别

    根据眼底照相图片,识别眼底病变可能性及位置。

  • 心率异常检测预警

    根据患者心脏历史数据,对未来心率异常情况进行预警。

  • DNA检测预测疾病概率

    根据个人DNA序列信息,预测某种疾病发病的可能性。

  • 药物效果评估

    根据患者历史疾病及药物方案数据,对药物效果评估。

  • 医学影像识别

    给定一张医学影像图片,根据历史数据识别图片中相应的病情并加以预警。

  • 个性化治疗

    根据历史患者治疗方案及结果数据,结合当前患者数据为其制定的个性化治疗方案,以实现最佳治疗的目的。

  • 疾病模式分析

    根据疾病患者的历史诊断和治疗数据,对特定疾病的发病模式进行分析,找到其中的规律。

  • 疾病预防

    根据个人的检查指标及历史情况,对潜在疾病的可能性进行预测。

  • 智能医疗咨询

    结合患者历史疾病情况,对患者疾病的诊治进行咨询和建议。

  • 智能病理检索

    针对患者的历史病例进行分析,对相关数据进行总结,从中提取出疾病关键信息,便于医生快速了解病情。

  • 信用评分

    信用评分是信用风险管理中的概念,根据待评价对象的个体情况(如:资产、诚信、现金流等),通过数量化的管理方法,对其信用状况进行数值化的度量,以衡量其未来一段时期内信用违约的可能性。一般信用评价的对象主有两类:个人和企业。评分的一般流程如下图所示。

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  • 股票趋势预测

    根据金融市场相关数据信息,运用金融学、心理学、计量经济学、数理模型,对股票未来的走势趋势,乃至具体价格进行预判。


  • 人脸检测

    人脸检测是指对于给定的视觉输入(图像或者照片),检测其中是否存在人脸,并识别其对应的位置,人脸角度等相关信息。

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  • 企业综合评价

    给定企业相关信息数据,对企业某方面的特质进行量化评价并以分数的形式展示。企业评价的方法论是运用数理统计方法,建立评价指标体系和评价模型,实现企业之间的数量化比较。

  • 文本分类

    文本分类是指对给定的本文按照一定的规则进行自动的类别划分,是自然语言理解中的一个子问题。例如:新闻可划分为娱乐、体育、经济、科技等类别;


  • 信用欺诈检测

    信用欺诈检测是信用风险管理中的一个环节,对象为个人或企业。根据被检测对象提供的信息,结合第三方数据和关联分析方法,判断检测对象是否存在刻意隐瞒信用风险的欺诈行为。

  • 客户营销分析

    营销是企业发现或挖掘准消费者需求,从整体氛围的营造以及自身产品形态的营造去推广和销售产品,主要是深挖产品的内涵,切合准消费者的需求,从而让消费者深刻了解该产品进而购买的过程。其的本质是:发现并掌握用户需求,并快速把需求商品化。

    在这一过程中利用历史营销和客户自身属性数据,发现和识别不同场景、渠道、产品等维度下营销活动的内在规律,并进一步指导实践。



  • 企业综合评价

    给定企业相关信息数据,对企业某方面的特质进行量化评价并以分数的形式展示。企业评价的方法论是运用数理统计方法,建立评价指标体系和评价模型,实现企业之间的数量化比较。

  • 文本分类

    文本分类是指对给定的本文按照一定的规则进行自动的类别划分,是自然语言理解中的一个子问题。例如:新闻可划分为娱乐、体育、经济、科技等类别;


  • 客户流失分析

    商业活动中预防客户流失是一个重要的话题,由此衍生出许多具体问题。如:哪些客户容易流失,流失于哪些因素相关,流失客户的变化路径是怎样的,如何降低客户流失,采取何种手段挽留客户更有效 等等。根据客户历史行数据,分析客户流失的内在特征与规律,并对具有潜在流失风险的客户进行挽留,降低客户流失率。


  • 文本生成

    使程序在特定的语义场景下生成一段类似人类的文字表达。如:小说自动撰写、古诗生成、医疗报告生成等。

  • 图像物体边缘检测

    图像物体边缘检测是对给定的图像中的物体的边缘进行识别和确定,勾勒出物体的轮廓范围,是机器视觉研究下的重要研究方向之一。

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  • 信用评分

    信用评分是信用风险管理中的概念,根据待评价对象的个体情况(如:资产、诚信、现金流等),通过数量化的管理方法,对其信用状况进行数值化的度量,以衡量其未来一段时期内信用违约的可能性。一般信用评价的对象主有两类:个人和企业。评分的一般流程如下图所示。

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  • 文本分类

    文本分类是指对给定的本文按照一定的规则进行自动的类别划分,是自然语言理解中的一个子问题。例如:新闻可划分为娱乐、体育、经济、科技等类别;


  • 信用欺诈检测

    信用欺诈检测是信用风险管理中的一个环节,对象为个人或企业。根据被检测对象提供的信息,结合第三方数据和关联分析方法,判断检测对象是否存在刻意隐瞒信用风险的欺诈行为。

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  • 人脸检测

    人脸检测是指对于给定的视觉输入(图像或者照片),检测其中是否存在人脸,并识别其对应的位置,人脸角度等相关信息。

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  • 图像物体边缘检测

    图像物体边缘检测是对给定的图像中的物体的边缘进行识别和确定,勾勒出物体的轮廓范围,是机器视觉研究下的重要研究方向之一。

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  • 图像分类

    图像分类的概念比较宽泛,一般是指根据图像的内容信息,将其划归到一个类别中去。这种归类可根据图像中物体的种类、背景场景、动作、事件甚至深层次的语义信息。

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  • 中文分词

    与拉丁语系(如英法德语),汉语文字表达时单词与单词之间没有分隔符。但由于许多自然语言分析方法是基于单词词进行的,所以需要将中文句子按照词语进行切分,这就是中文分词。比如:对 “聚数力是一个数据应用知识分享平台” 的分词的结果是“ 聚数力  是  一个  数据应用  知识  分享  平台”。

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  • 中分翻译

    将非中文语言文本翻译成对应含义的中文文本。

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