神通數(shù)據(jù)挖掘軟件介紹

數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘

K-Miner5.0簡(jiǎn)介神舟通用助力企業(yè)科學(xué)化管理大綱神舟通用1產(chǎn)品總概221功能與特點(diǎn)3客戶(hù)評(píng)價(jià)4數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)業(yè)公司——神舟通用公司介紹神舟通用公司致力于國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化，多年來(lái)得到了國(guó)家發(fā)改委、科技部、工業(yè)和信息化部、國(guó)防科工局以及中國(guó)航天科技集團(tuán)公司的大力支持，是國(guó)內(nèi)最具有影響力的基礎(chǔ)軟件企業(yè)之一。隸屬于中國(guó)航天科技集團(tuán)，國(guó)家核高基企業(yè)人才隊(duì)伍8名博士領(lǐng)銜，300余人公司發(fā)展歷程4電信行業(yè)國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)最大規(guī)模商用中國(guó)聯(lián)通全國(guó)集中綜合結(jié)算系統(tǒng)全面采用神通數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)在電信行業(yè)的最大規(guī)模商用?！昂烁呋睖y(cè)評(píng)中綜合排名第一獲得國(guó)家“核高基”科技重大專(zhuān)項(xiàng)重點(diǎn)支持，在國(guó)家主管部門(mén)組織的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)評(píng)中綜合排名第一。整合資源，成立專(zhuān)業(yè)公司整合南大通用、東軟、浙大等國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和資源，成立神舟通用數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)業(yè)公司，產(chǎn)品名稱(chēng)更改為“神通數(shù)據(jù)庫(kù)”。在航天和電子政務(wù)領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用發(fā)布OSCARV5版本，在科技部組織的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)評(píng)中名列第一，在航天和電子政務(wù)領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用。獲得863重點(diǎn)支持神舟軟件公司成立，建立數(shù)據(jù)庫(kù)事業(yè)部，獲得科技部“十五”863計(jì)劃重點(diǎn)支持。聯(lián)合浙大，開(kāi)展技術(shù)攻關(guān)及產(chǎn)品研制中國(guó)航天聯(lián)合浙江大學(xué)，開(kāi)展工程數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（OSCAR）的技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)品研制工作。2011年2010年2008年2004年2003年1993年產(chǎn)業(yè)布局、分支機(jī)構(gòu)北京產(chǎn)品化和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中心天津產(chǎn)品研發(fā)和測(cè)試平臺(tái)杭州技術(shù)攻關(guān)和預(yù)研中心區(qū)域營(yíng)銷(xiāo)和本地化技術(shù)服務(wù)平臺(tái)專(zhuān)注國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)事業(yè)20年多年來(lái)受到國(guó)家各部委重視與支持軍用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)武器裝備嵌入式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)神通大型通用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)與套件研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)十一五核高基對(duì)象關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)OSCARV4.0研制及其應(yīng)用大型通用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)研制及應(yīng)用大型通用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)OSCAR研制及其應(yīng)用大型通用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)OSCARV6.5研發(fā)及應(yīng)用“十五”863計(jì)劃神舟OSCAR安全數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)化基于Linux平臺(tái)的大型通用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)高可信高性能?chē)?guó)產(chǎn)安全數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)改委高技術(shù)產(chǎn)業(yè)化面向軍工的高安全等級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)國(guó)防基礎(chǔ)科研

21項(xiàng)專(zhuān)利-遠(yuǎn)超國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手序號(hào)專(zhuān)利名稱(chēng)授權(quán)/申請(qǐng)?zhí)枲顟B(tài)1數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮及解壓縮方法ZL200410088783.X授權(quán)2游標(biāo)處理系統(tǒng)及方法ZL200410086888.1授權(quán)3基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的XML數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪(fǎng)問(wèn)方法ZL200510116858.5授權(quán)4基于謂詞關(guān)鍵度分析的查詢(xún)計(jì)劃緩存方法及其系統(tǒng)ZL200510116857.0授權(quán)5基于SQL負(fù)載挖掘的物理數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)設(shè)計(jì)方法ZL200510116859.X授權(quán)6用基于小波的壓縮直方圖實(shí)現(xiàn)二維謂詞選擇率估計(jì)的方法ZL200710100361.3授權(quán)7數(shù)據(jù)庫(kù)表行級(jí)數(shù)據(jù)的自主訪(fǎng)問(wèn)控制方法ZL200710100355.8授權(quán)8去除SQL查詢(xún)語(yǔ)句恒條件的方法ZL200710100359.6授權(quán)9基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的可擴(kuò)展的Word報(bào)告自動(dòng)生成方法201010048676.X授權(quán)10基于二級(jí)映射的集群動(dòng)態(tài)擴(kuò)展方法201010289604.4授權(quán)11數(shù)據(jù)庫(kù)冗余數(shù)據(jù)一致性檢驗(yàn)方法201010609540.1授權(quán)12實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)同步的方法201110001385.X授權(quán)13神通數(shù)據(jù)庫(kù)的包機(jī)制的實(shí)現(xiàn)方法201110033362.7授權(quán)14一種對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)物理隔離的方法201010290078.3初審15基于元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)表單方法201010597139.0初審16并行數(shù)據(jù)庫(kù)中算子復(fù)用的實(shí)現(xiàn)方法201110259524.9受理17利用固態(tài)硬盤(pán)作為計(jì)算機(jī)寫(xiě)緩存的存儲(chǔ)系統(tǒng)以及相應(yīng)的管理調(diào)度方法201110358353.5受理18一種混合使用固態(tài)硬盤(pán)和傳統(tǒng)硬盤(pán)的數(shù)據(jù)庫(kù)集群系統(tǒng)及其優(yōu)化方法201110436674.2受理19一種實(shí)現(xiàn)斷點(diǎn)續(xù)傳的增量式數(shù)據(jù)遷移方法201110436695.4受理20一種基于行存數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的列存方法201110436691.6受理21一種利用分片及稀疏位圖的易壓縮數(shù)據(jù)庫(kù)縮影存儲(chǔ)系統(tǒng)及其相應(yīng)的構(gòu)建、調(diào)度和查詢(xún)處理方法201110436693.5受理神通全系產(chǎn)品8神通數(shù)據(jù)庫(kù)（標(biāo)準(zhǔn)版|

企業(yè)版|

安全版）BI套件行業(yè)定制版本核心平臺(tái)KSTORE|

嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)|

軍用數(shù)據(jù)庫(kù)神通xCluster集群件K-Miner（數(shù)據(jù)挖掘）

K-Cuber（OLAP）K-Front（智能報(bào)表）K-Fusion（ETL）集群套件非結(jié)構(gòu)化分析套件

T-Bees(網(wǎng)絡(luò)信息采集)T-Miner(文本挖掘)T-Search(全文檢索)SBM9K-Miner概況大綱神舟通用1產(chǎn)品總概221功能與特點(diǎn)3客戶(hù)評(píng)價(jià)4主流產(chǎn)品瓶頸11K-Miner與數(shù)據(jù)挖掘流程-方法論視角12問(wèn)題定義數(shù)據(jù)處理部署與監(jiān)控評(píng)估與改進(jìn)模型建立DW數(shù)據(jù)理解啟動(dòng)13業(yè)務(wù)理解數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型建立結(jié)果評(píng)估部署與監(jiān)控

確定業(yè)務(wù)目標(biāo)業(yè)務(wù)背景業(yè)務(wù)目標(biāo)

項(xiàng)目成功標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估形勢(shì)企業(yè)資源清單需求、假設(shè)和約束風(fēng)險(xiǎn)與代價(jià)術(shù)語(yǔ)成本和收益確定數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)數(shù)據(jù)挖掘成功標(biāo)準(zhǔn)制定項(xiàng)目計(jì)劃項(xiàng)目計(jì)劃工具和技術(shù)的初始評(píng)估搜集初始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)搜集報(bào)告數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)描述報(bào)告數(shù)據(jù)探測(cè)數(shù)據(jù)探測(cè)報(bào)告數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)

數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告選擇數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)選擇的原則數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗報(bào)告構(gòu)造衍生數(shù)據(jù)衍生變量新生記錄數(shù)據(jù)整合

整合建模寬表數(shù)據(jù)格式化格式化數(shù)據(jù)選擇建模技術(shù)

建模技術(shù)模型假設(shè)確定測(cè)試機(jī)制

確定測(cè)試機(jī)制建立模型參數(shù)設(shè)置模型模型描述評(píng)定模型模型評(píng)估建模參數(shù)調(diào)優(yōu)評(píng)估結(jié)果根據(jù)項(xiàng)目成功標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估模型結(jié)果核準(zhǔn)模型回顧建模流程

回顧流程確定下一步方案

羅列可能的行動(dòng)計(jì)劃決定制定部署運(yùn)用方案

部署方案制定監(jiān)控和維護(hù)方案監(jiān)控和維護(hù)方案

撰寫(xiě)項(xiàng)目報(bào)告

項(xiàng)目報(bào)告最終展示回顧項(xiàng)目

經(jīng)驗(yàn)總結(jié)產(chǎn)品目標(biāo)14數(shù)據(jù)挖掘工具分析系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)K-Miner充分利用B/S架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，最大限度地為用戶(hù)提供最為便捷的服務(wù)面向企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘功能，為用戶(hù)提供最為深入、準(zhǔn)確、高效的洞察力將產(chǎn)品的易用性和分析結(jié)果的可視性作為設(shè)計(jì)宗旨，為決策人員提供最直觀，最有效的決策支持“陽(yáng)春白雪的高品質(zhì)+下里巴人的受眾群”是K-Miner永恒的追求K-Miner與數(shù)據(jù)挖掘流程--技術(shù)視角基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型層業(yè)務(wù)邏輯層數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)模型建立模型存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘引擎模型展現(xiàn)模型應(yīng)用應(yīng)用程序模型庫(kù)企業(yè)門(mén)戶(hù)決策支持業(yè)務(wù)流程資源共享16K-Miner的設(shè)計(jì)理念專(zhuān)有模型庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理念改進(jìn)的CRISP-DM標(biāo)準(zhǔn)化流程25種數(shù)據(jù)挖掘方法、13種統(tǒng)計(jì)方法分布式并行計(jì)算、算法優(yōu)化B/S架構(gòu)、完備標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)限機(jī)制、快速部署機(jī)制模型時(shí)效性預(yù)警與監(jiān)控一次封裝永久使用向?qū)浇?、?yōu)化的建模參數(shù)基于Webservice的對(duì)外服務(wù)獨(dú)特直觀的模型可視化大綱神舟通用1產(chǎn)品總概221功能與特點(diǎn)3客戶(hù)評(píng)價(jià)4K-Miner一瞥功能概覽19系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)預(yù)處理模型預(yù)警模型發(fā)布和應(yīng)用模型評(píng)估數(shù)據(jù)和模型可視化挖掘任務(wù)監(jiān)控挖掘任務(wù)調(diào)度海量數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘建模算法集神通K-Miner①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理20（2）數(shù)據(jù)挖掘建模算法集21建模算法集數(shù)據(jù)挖掘算法統(tǒng)計(jì)算法特征選擇分類(lèi)預(yù)測(cè)回歸分析聚類(lèi)分析關(guān)聯(lián)分析時(shí)間序列屬性篩選屬性重要性打分基于增益率屬性篩選基于卡方檢驗(yàn)屬性篩選主成分分析決策樹(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)邏輯回歸分類(lèi)回歸樹(shù)支持向量機(jī)分類(lèi)分類(lèi)組合模型核素貝葉斯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)線(xiàn)性回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸支持向量機(jī)回歸回歸組合模型K均值聚類(lèi)層次K均值聚類(lèi)分布估計(jì)聚類(lèi)購(gòu)物籃分析屬性關(guān)聯(lián)分析序列模式分析自回歸自回歸移動(dòng)平均相關(guān)分析單因子方差分析分布估計(jì)雙因子方差分析因子分析列聯(lián)表歸納分析函數(shù)擬合K-sigma異常檢測(cè)樣本層次聚類(lèi)廣義線(xiàn)性回歸離散化線(xiàn)箱圖異常檢測(cè)屬性層次聚類(lèi)（2）數(shù)據(jù)挖掘建模算法集--高準(zhǔn)確率2222分類(lèi)算法準(zhǔn)確率對(duì)比，準(zhǔn)確率越高越好。回歸算法準(zhǔn)確率對(duì)比，相關(guān)系數(shù)越高越好。算法準(zhǔn)確度和SPSSModeler相當(dāng)，有的K-Miner略好，有的Modeler略好23（2）數(shù)據(jù)挖掘建模算法集--高性能大部分算法執(zhí)行速度遠(yuǎn)快于國(guó)外相同算法（3）海量數(shù)據(jù)挖掘--分布式計(jì)算架構(gòu)24（3）海量數(shù)據(jù)挖掘—MPP+SMP并行計(jì)算架構(gòu)25全節(jié)點(diǎn)采用MPP架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的并行和部分算法單任務(wù)粗粒度并行；單節(jié)點(diǎn)采用SMP架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)所有算法的細(xì)粒度并行，并確保內(nèi)存的節(jié)約。K-Miner為唯一一款所有算法實(shí)現(xiàn)并行的數(shù)據(jù)挖掘軟件。（4）海量數(shù)據(jù)挖掘—單機(jī)計(jì)算能力26（5）挖掘任務(wù)調(diào)度27（6）挖掘任務(wù)監(jiān)控28（7）可視化--數(shù)據(jù)可視化29（7）可視化--模型可視化30（8）模型評(píng)估31（9）模型管理–發(fā)布和應(yīng)用32（10）模型監(jiān)控預(yù)警33預(yù)警規(guī)則預(yù)警策略調(diào)度策略權(quán)限管理功能34WebService模型調(diào)用和系統(tǒng)整合3536產(chǎn)品總結(jié)①完善、標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘流程②豐富、可靠的數(shù)據(jù)挖掘算法③簡(jiǎn)潔、易用的建模分析過(guò)程④海量、高效的數(shù)據(jù)處理能力⑧便捷的模型部署和系統(tǒng)整合機(jī)制⑨系統(tǒng)、智能的模型預(yù)警與更新機(jī)制⑤強(qiáng)大、易用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能⑥靈活的任務(wù)調(diào)度和可視化監(jiān)管功能⑦獨(dú)特的模型可視化機(jī)制更深入地洞察更科學(xué)地決策大綱神舟通用1產(chǎn)品總概221功能與特點(diǎn)3客戶(hù)評(píng)價(jià)4業(yè)內(nèi)同行SAS中國(guó)：沒(méi)想到K-Miner的設(shè)計(jì)人員對(duì)SAS理解的如此深刻，K-Miner這么簡(jiǎn)單易用，并且有這么多的獨(dú)創(chuàng)性設(shè)計(jì)?！緲I(yè)務(wù)人員深圳電信：能使用上K-Miner，是我們業(yè)務(wù)人員的快樂(lè)！……軟件廠商中聯(lián)集團(tuán)技術(shù)總監(jiān)：K-Miner是我見(jiàn)到的和我構(gòu)建商務(wù)智能理念最為貼近的數(shù)據(jù)挖掘軟件——簡(jiǎn)單易用，滿(mǎn)足快速封裝，支持SOA。東軟某副總裁：K-Miner有很多獨(dú)創(chuàng)的設(shè)計(jì)思想，是一款極具競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)據(jù)挖掘軟件。浪潮軟件事業(yè)部：K-Miner是一款功能很完善，非常簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)挖掘軟件。中興增值業(yè)務(wù)研究院：K-Miner性能卓越，功能強(qiáng)大，設(shè)計(jì)創(chuàng)新?！瓟?shù)據(jù)挖掘咨詢(xún)公司某數(shù)據(jù)挖掘咨詢(xún)公司：K-Miner最讓我稱(chēng)道的是它的系統(tǒng)框架、設(shè)計(jì)思路。它是獨(dú)特的，非常完善的。……政府信息中心/數(shù)據(jù)中心國(guó)家審計(jì)署：K-Miner功能強(qiáng)大、性能卓越，毫不遜色于國(guó)外軟件，加上其豐富的項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，使其成為我們數(shù)據(jù)挖掘的不二之選。濟(jì)南地稅信息中心：K-Miner是我們見(jiàn)到的最簡(jiǎn)單、最具操作性的數(shù)據(jù)挖掘軟件，也是最容易進(jìn)行業(yè)務(wù)快速封裝的數(shù)據(jù)挖掘軟件。天津市公安局某處處長(zhǎng)：K-Miner是我見(jiàn)到的第一款將數(shù)據(jù)挖掘落地的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，能夠快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)層面的封裝，形成智能、實(shí)時(shí)、操作型的決策支持。……企業(yè)信息中心/數(shù)據(jù)中心南方電網(wǎng)：經(jīng)過(guò)近一個(gè)月對(duì)SASEM、SPSSModeler的系統(tǒng)測(cè)試，我們認(rèn)為K-Miner功能強(qiáng)大、性能卓越，第三方整合便捷，是最適合我們的產(chǎn)品。中彩在線(xiàn)數(shù)據(jù)中心：K-Miner是我們見(jiàn)到的操作最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘軟件，其中的算法實(shí)現(xiàn)體現(xiàn)出了獨(dú)特的設(shè)計(jì)思想，能看得出來(lái)將很多實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)融入到系統(tǒng)中了。巨人網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心經(jīng)理：K-Miner是和我構(gòu)建智能決策支持系統(tǒng)思路最貼近的數(shù)據(jù)挖掘軟件。大連期貨交易所技術(shù)總監(jiān)：K-Miner是我見(jiàn)到的最簡(jiǎn)單、易用的數(shù)據(jù)挖掘軟件?！璌-Miner與其他產(chǎn)品的對(duì)比40對(duì)比項(xiàng)大類(lèi)對(duì)比項(xiàng)神通K-Miner5.0SPSSModeler14算法算法數(shù)量中中執(zhí)行速度高中預(yù)測(cè)精度高高數(shù)據(jù)承載量高中其他功能數(shù)據(jù)源主流數(shù)據(jù)庫(kù)、TXT、CSV、Excel等主流數(shù)據(jù)庫(kù)、TXT、CSV、Excel等任務(wù)調(diào)度支持，且強(qiáng)大×模型管理模型庫(kù)CRISP-