分析挖掘组件是InforStack人工智能应用平台的核心部分之一，平台提供了全面的算法工具和模型构建功能，通过回归、分类、聚类等算法，帮企业从数据中挖掘规律并预测趋势。无需代码，用户便能灵活组合工具，快速构建模型。分析挖掘组件可以应用于金融风控、客户分群、市场预测等场景。
机器学习通过自动优化模型性能，提升决策精准度，降低人工成本，助力企业用数据驱动业务创新，实现高效智能化转型。
一、InforStack分析挖掘组件的关键功能：
统计分析
平台支持多种基础的数据统计方法，如T检验、F检验、方差分析、相关系数计算、交叉表分析等，帮助用户快速了解数据分布趋势和重要特征，为更深入的数据分析奠定基础。
特征工程
平台提供常用特征工程功能，包括数据分箱、数据编码、数据分组、信息增益计算、变量选择、主成分分析、偏最小二乘法等。特征工程助力用户更快捷地提取数据关键特征，构建更加简洁高效的模型。
机器学习
平台提供了丰富的机器学习算法，包括回归、分类、聚类、关联规则、时间序列等。机器学习适用于金融风险评估、客户细分、市场预测等领域。同时，平台集成了多种深度学习算法，包括 DNN、RNN、LSTM 时序等，节点式构建深度神经网络模型。
模型评估
平台为用户提供模型准确性评估、提升度分析等功能，根据行业内标准的模型评价指标，通过模型对比，给出最优模型，并提供优化建议。
文本分析
为满足用户对文本数据的分析需求，平台集成了分词、信息抽取、文本过滤、向量空间、关键词提取、命名实体识别、文本相似度、词频统计等文本挖掘算法，让用户能够对文本数据进行挖掘分析，发现数据价值，实现业务价值。
文本分析可用于社交媒体舆情监控、客户评论分析和文档分类等，对提升客户满意度具有重要意义。
二、InforStack分析挖掘组件的优势
功能全面： 覆盖从数据特征提取到深度学习，再到模型评估的全流程分析需求。
模块化设计： 用户可自由组合组件，灵活应对不同分析场景。
智能化应用： 借助生成式AI工具，实现模型自动化生成与优化。
用户友好： 零代码操作，业务人员能够轻松上手。
InforStack分析挖掘组件作为企业智能化转型的核心工具，凭借其从统计分析到深度学习的全流程覆盖能力，为各行业提供了高效、灵活的数据驱动解决方案。
