近年來隨著國家產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐的加快，大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)已經(jīng)深入到各個行業(yè)領域之中，在產(chǎn)研聯(lián)動創(chuàng)新融合的大趨勢下，很多專業(yè)科研機構(gòu)也應勢開始重視將行業(yè)研究與機器學習相結(jié)合，借助數(shù)據(jù)建模為實際行業(yè)科研工作帶來助力。

但非大數(shù)據(jù)專業(yè)領域的科研人員往往并不熟悉相關(guān)技術(shù)應用，這就導致目前國內(nèi)市場上通用的很多技術(shù)手段在跨專業(yè)科研領域應用落地時，總會遇到種種問題：

1.?科研人員行業(yè)專業(yè)能力突出，但是大數(shù)據(jù)處理、機器學習建模等能力不足；

2.?專業(yè)建模工具使用門檻高，科研效率有待提高；

3.?研究成果無法統(tǒng)一歸集管理，復用率不高；

4.?工程化應用與落地困難，科研成果價值轉(zhuǎn)化不足；

其實類似的問題，在不少企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中同樣會遇到。

Coovally Tabular 工業(yè)大數(shù)據(jù)智能分析平臺通過簡潔易用的可視化操作界面，用戶能夠迅速創(chuàng)建精淮的預測模型來協(xié)助用戶高效挖掘數(shù)據(jù)價值，幫助科研人員提升科研轉(zhuǎn)化能力，讓行業(yè)科研機構(gòu)也能獲得自己的數(shù)據(jù)挖掘能力，賦能產(chǎn)業(yè)應用創(chuàng)新。

四大優(yōu)勢，讓數(shù)據(jù)真正驅(qū)動研究

1.?快速搜索上百個數(shù)據(jù)分析模型

通常創(chuàng)建機器學習模型需耗時數(shù)周甚至數(shù)月，需要專業(yè)的算法工程師反復編程、測試、評估模型。Tabular能夠在短時間內(nèi)自動完成上百個模型搜索和驗證。

2.?覆蓋多種不同類型數(shù)據(jù)的分析功能

內(nèi)置豐富算法，從傳統(tǒng)的機器學習算法到深度學習，圖片分類、目標檢測滿足各類細分場景需求，降低企業(yè)級用戶過度依賴高級數(shù)據(jù)科學家的風險。

3.?自動生成豐富的統(tǒng)計分析圖表

理解用戶可能需要利用類似Python這種腳本語言進行靈活地進行數(shù)據(jù)分析，但熟練掌握Python及相關(guān)數(shù)據(jù)分析支持類庫需要花費一定的時間與精力。因此，Tabular內(nèi)置了常見各類數(shù)據(jù)分析工具或函數(shù)，協(xié)助用戶進行靈活地數(shù)據(jù)分析。

4.?提供系統(tǒng)運行所需要的全部源碼，而非API接口函數(shù)

Tabular生成的報告可清晰地展示最好性能的模型是怎樣通過集成不同的子算法搭建起來的，并將支持模型運行所需要的全部源代碼都提供給用戶進行下載使用， 用戶可通過多種方式進行部署，例如：公有云、私有云、服務器、虛擬機、容器等。

一站式解決數(shù)據(jù)處理分析應用全流程需求

Coovally Tabular 平臺內(nèi)包含數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)建模、任務列表、模板配置大數(shù)據(jù)分析應用能力，達成一個工具打通數(shù)據(jù)處理分析應用全流程，通過簡單的操作即可實現(xiàn)多種數(shù)據(jù)分析需求，真正解放科研人員生產(chǎn)力！

有了Coovally Tabular 平臺的幫助，科研人員就可以把傳統(tǒng)科研場景中需要使用多個工具、組織多個團隊才能解決的問題，統(tǒng)統(tǒng)集中到一個系統(tǒng)中以智能化的方式搞定，大大降低了最讓廣大科研人員頭疼的項目運營工作難度，讓科研人員將更多的精力投入到真正的技術(shù)攻關(guān)中。

在數(shù)字化的浪潮中，相信在未來會有更多的行業(yè)科研機構(gòu)將把大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)技術(shù)運用在產(chǎn)業(yè)研究工作之中，釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力！