数据科学自动化 - 卓越方达数据科学

AI Data Science Automation

数据科学自动化：让 AI 承担重担

数据科学自动化通过允许人工智能技术处理从数据准备到模型部署的整个数据科学工作流程，从而简化了整个数据科学工作流程。

基于成熟的开源技术创新

DBGPT

LANGCHAIN

Polars

MINDSDB

AUTOGPT

AI Data Science Automation

超越KNIME，让数据科学真正智能化

在数据科学和商业智能领域，KNIME 是一款强大的工具，提供可视化的工作流来简化数据分析和建模。然而，它仍然要求用户具备一定的专业知识，并依赖手动操作进行流程设计和调优。AI Data Science Automation 彻底革新了这一模式，以更智能、更自动化的方式超越 KNIME，让所有人都能无门槛地使用数据科学的力量。

能力	KNIME	AI Data Science Automation
数据处理	✅ 拖拽	✅ Auto data
机器学习	✅ 传统模型	✅ AutoML 直接在数据库预测
SQL 生成	❌ 需要 SQL 知识	✅ DeepSeek 让 AI 生成 SQL
AI 交互	❌ 没有	✅ DeepSeek 让用户用自然语言查询
可视化	✅ 自带	✅ Echars 更强大
扩展性	❌ 受限	✅ 更开放，支持 API 和插件

利用数据科学自动化助力商业成功

发现数据科学自动化的力量，AI 从数据准备到模型部署处理任务。加速并简化工作流程。

自动化数据收集

涉及从各种来源获取数据，例如数据库、API、网络抓取、调查等。自动化标准化了这些流程，并确保无论谁进行分析都能保持一致性。

自动化模型选择

这涉及到选择最适合数据和问题的机器学习算法或技术。这可能包括根据性能指标、假设、限制等比较不同的模型。

自动化数据准备

通过数据清洗和预处理自动化工具，这包括清理、转换和整合数据，使其准备好进行分析。这可能包括处理缺失值、异常值、重复项、不一致性等。

自动化模型训练

这涉及到将选定的模型拟合到数据中，并调整其参数以优化其性能。这可能包括使用交叉验证、网格搜索、随机搜索等。

自动化模型构建

提供透明度和可解释性，快速、易用性和有效处理多个变量的能力。它消除了手动调优的需求，并使非专业人士能够创建出色的模型。

自动化模型部署

将模型部署到生产环境中，或使其可供其他应用程序或用户使用。这可能包括使用云服务、API、Web 应用程序等。