案例介绍
数据挖掘模型基于人工智能、机器学习、统计学、数据库、可视化技术等，采用当前比较流行的分类、回归分析、聚类、关联规则等模型算法， 从不同的角度对数据进行挖掘。组件算法的图形化，通过可视化拖拽操作，实现零代码挖掘，降低结束门槛；支持流程动态调度，支持上下游交互调试能力，比如全流程运行、单点运行、按分支运行等。主要包括可视化挖掘和zeppelin脚本挖掘。
参与平台功能开发和优化，前端jsp+layui 和后端struts2接口开发；参与支撑区域相关工作；主要包括：泰州公安机器学习版本上线、湖南挖掘竞赛支撑、江西电信机器学习验收支撑、安徽电信调度挖掘功能上线、电信集团数里淘金决赛支撑等。
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