整合企業(yè)內(nèi)部多數(shù)據(jù)源,進行統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑、業(yè)務(wù)規(guī)則清洗等自動化的數(shù)據(jù)處理與驗證,在此基礎(chǔ)上引入各類外部數(shù)據(jù)源信息,例如天氣,節(jié)假日,搜索引擎熱度指數(shù)等,進一步豐富數(shù)據(jù)源中包含的不同維度信息
結(jié)合業(yè)務(wù)特點與場景,進行細(xì)致的特征構(gòu)造與選擇,通過業(yè)界先進的深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取到人工難以歸納總結(jié)的數(shù)據(jù)中的隱含規(guī)律與模式,在此基礎(chǔ)上通過智能模型算法進行自動化的模型構(gòu)建,選擇高效的參數(shù)搜索調(diào)優(yōu),業(yè)務(wù)情況自動優(yōu)化模型
對于缺乏歷史數(shù)據(jù)的一些特殊業(yè)務(wù)情況,通過類似專家系統(tǒng)的規(guī)則配置來對模型輸出的結(jié)果做進一步的自動化處理,有效地結(jié)合了專家經(jīng)驗與模型推演的結(jié)果,進一步提升預(yù)測精度