产品概况

　　Dlearning专注于工程领域的x挖掘分析过程，将数据统计学科理念与工程思维相融合，形成一套简易化、灵活化、轻量化的数据探索工具，帮助用户快速发现工程数据规律。其价值体现在以下几点：

　　（1） 简化数据分析过程，通过标准化分析流程有效地引导用户逐步分析，提升数据分析效率；

　　（2） 探索工程知识盲点，完备化统计分析理论与数据规律显示化手段，为隐性化数据知识的发现提供支撑；

　　（3） 促进行业知识优化，综合定性化数据关系与机理化数据模型，为行业经验知识的优化完善、产品设计的持续优化提供有效参考。

　　产品特色

　　（1） 标准化分析流程

　　针对工程领域数据量日益倍增、数据挖掘分析门槛高的现状，DLearning将工程设计思维与数据统计学科特点相融合，以数据预处理、数据规律发现、数据挖掘分析流程为牵引，实现各类差异化数据分析需求的标准化处理，提升数据挖掘分析的高效性与可靠性。

　　（2） 完备化算法体系

　　面对工程数据千差万别的分析需求，DLearning提供了近百种算法模型，涵盖了主流的统计算法、智能算法、数值算法与概率模型，广泛应用于数据异常检测、统计描述、分布分析、多变量分析与回归预测等关键环节，为数据灵活探索与深度挖掘提供了基础支撑。

　　（3） 工程化分析看板

　　针对数理统计分析结果具有较强的专业性、不易直接理解的特点，DLearning将专业解读能力与工程化表达方式融合，采用动态图表看板、智能化文本描述方式对各类分析结果进行直观化展示，大幅提升了数据价值工程化应用的效率。

　　产品功能

　　（1）数据灵活集成

　　基于零级难度的集成理念，DLearning提供灵活丰富的数据接口，采用文本识别、智能化过滤等技术，将数据导入、预览配置、数据轻处理等过程融为一体，实现各类文本数据、数据库系统的快速集成，满足工程领域多源异构数据的轻量化集成需求。

　　（2）数据质量分析

　　DLearning将数据质量检查与数据质量处理过程相结合，以量化的质量评估指标为标准，辅助用户快速定位数据问题，结合数据筛选、数据修复与数据过滤等手段，实现数据质量的快速处理与提升，为数据统计分析、挖掘分析提供可靠支撑。

　　（3）数据描述统计

　　针对数据空间中众多独立的变量对象，DLearning提供简洁化配置面板，支持分析对象与统计类型的灵活选择，具备变量统计参数、统计图表批量化计算生成的能力，实现数据集中趋势、离中趋势和分布趋势的直观化分析，满足数据特征快速获取的需求。

　　（4）数据探索分析

　　对于多变量数据中潜在或隐藏的数据规律，DLearning提供多变量数据探索分析功能，以系统化的统计方法为指导，结合工程化看板显示手段，支持相关分析、方差分析、主成分析与因子分析等多种分析途径，实现数据相互影响程度的量化分析，满足工程知识盲点灵活探索的需求。

　　（5）数据挖掘分析

　　针对数据机理模型的提炼需求，DLearning提供系统化的数据挖掘分析能力，依据机器学习技术，进行关联规则分析模型、分类分析模型、回归分析模型与聚类分析模型的训练学习，形成高可信度的预测模型，实现未知数据的动态预测，为工业数据产生价值收益提供核心支撑。