数据收集

ACQUISITION

采用互联网搜索引擎技术实现具有针对性、行业性、分布式的数据抓取,为专业知识库建立、企业竞争情报分析、社会舆情监控系统提供广阔稳定的数据来源,大大降低和减少了企业和政府部门在信息建设过程中的人力成本。

数据聚合

AGGREATION

将来源于不同数据源的结构化结果通过命名实体关联构建统计“实体--关系”数据模型,检测解决跨数据源的质量缺陷,提供统一的数据查询库与知识图谱,并支持跨领域的数据链接与发现。

数据聚合

AGGREATION

将来源于不同数据源的结构化结果通过命名实体关联构建统计“实体--关系”数据模型,检测解决跨数据源的质量缺陷,提供统一的数据查询库与知识图谱,并支持跨领域的数据链接与发现。

数据挖掘

MINING

融合业界领先的结构化与非结构化统计学习系统,自动寻找与数据匹配的算法,将隐藏在数据中的关联与可预测性变为可行性的行动建议,行动结果与算法系统形成正向的自反馈优化系统。

数据清洗

CLEANING

采用分词、命名实体识别等自然语言处理技术将采集的数据进行结构化处理,并自动检测数据一致性,处理无效值和缺失值,并协助数据人员高效实现特定领域的数据可信性与质量。

数据清洗

CLEANING

采用分词、命名实体识别等自然语言处理技术将采集的数据进行结构化处理,并自动检测数据一致性,处理无效值和缺失值,并协助数据人员高效实现特定领域的数据可信性与质量。