大数据智能分析有哪些工作（如何利用大数据智能分析平台助力科研工作）

近年来随着国家产业数字化转型步伐的加快，大数据及人工智能技术已经深入到各个行业领域之中，在产研联动创新融合的大趋势下，很多专业科研机构也应势开始重视将行业研究与机器学习相结合，借助数据建模为实际行业科研工作带来助力。

但非大数据专业领域的科研人员往往并不熟悉相关技术应用，这就导致目前国内市场上通用的很多技术手段在跨专业科研领域应用落地时，总会遇到种种问题：

1. 科研人员行业专业能力突出，但是大数据处理、机器学习建模等能力不足；

2. 专业建模工具使用门槛高，科研效率有待提高；

3. 研究成果无法统一归集管理，复用率不高；

4. 工程化应用与落地困难，科研成果价值转化不足；

其实类似的问题，在不少企业的数字化转型过程中同样会遇到。

Coovally Tabular 工业大数据智能分析平台通过简洁易用的可视化操作界面，用户能够迅速创建精准的预测模型来协助用户高效挖掘数据价值，帮助科研人员提升科研转化能力，让行业科研机构也能获得自己的数据挖掘能力，赋能产业应用创新。

四大优势，让数据真正驱动研究

1. 快速搜索上百个数据分析模型

通常创建机器学习模型需耗时数周甚至数月，需要专业的算法工程师反复编程、测试、评估模型。Tabular能够在短时间内自动完成上百个模型搜索和验证。

2. 覆盖多种不同类型数据的分析功能

内置丰富算法，从传统的机器学习算法到深度学习，图片分类、目标检测满足各类细分场景需求，降低企业级用户过度依赖高级数据科学家的风险。

3. 自动生成丰富的统计分析图表

理解用户可能需要利用类似Python这种脚本语言进行灵活地进行数据分析，但熟练掌握Python及相关数据分析支持类库需要花费一定的时间与精力。因此，Tabular内置了常见各类数据分析工具或函数，协助用户进行灵活地数据分析。

4. 提供系统运行所需要的全部源码，而非API接口函数

Tabular生成的报告可清晰地展示最好性能的模型是怎样通过集成不同的子算法搭建起来的，并将支持模型运行所需要的全部源代码都提供给用户进行下载使用， 用户可通过多种方式进行部署，例如：公有云、私有云、服务器、虚拟机、容器等。

一站式解决数据处理分析应用全流程需求

Coovally Tabular 平台内包含数据管理、数据建模、任务列表、模板配置大数据分析应用能力，达成一个工具打通数据处理分析应用全流程，通过简单的操作即可实现多种数据分析需求，真正解放科研人员生产力！

有了Coovally Tabular 平台的帮助，科研人员就可以把传统科研场景中需要使用多个工具、组织多个团队才能解决的问题，统统集中到一个系统中以智能化的方式搞定，大大降低了最让广大科研人员头疼的项目运营工作难度，让科研人员将更多的精力投入到真正的技术攻关中。

在数字化的浪潮中，相信在未来会有更多的行业科研机构将把大数据与人工智能技术技术运用在产业研究工作之中，释放数据生产力！