使用 Dataiku 构建强大的机器学习模型
Posted: Sun Feb 16, 2025 3:49 am
据Dataiku 销售工程师Walid El Kara介绍，模型开发不仅仅关乎准确性；它还关乎利用 Dataiku 等工具的强大功能来推动采用并为最终用户创造高价值。在 2024 年 Dataiku 产品日会议“构建我的第一个模型：通过可视化进入预测分析”中，Walid 演示了如何通过使用 Dataiku 构建机器学习 (ML) 模型来实现这一价值创造目标。本博客重点介绍了演示中的关键要点。
→ 观看完整的产品日会议
使用 Dataiku 连接点
Walid 注意到商业领域中存在大量分散且孤立的数据源，他在会议开始时重点介绍了通用人工智能平台 Dataiku 如何连接众多数据源。该平台的重点是让分析师能够轻松收集和处理来自不同计算引擎的信息，从而获得有价值的见解。Walid 肯定，正是这种连接性和适应性真正满足了业务用户的多样化需求，并使 Dataiku 成为每次分析过程中的宝贵盟友。
实时演示：预测客户流失
Walid 使用相关案例研究来演示 Dataiku 中的模型构建过程，重点是使用来自电子商务 秘鲁电话号码数据 平台的网络数据预测客户流失的可能性。构建 ML 模型的步骤概述如下：
数据选择和提取
探索性数据分析
特征生成
造型
部署
演示中充满了实用技巧 — 从选择和连接数据源到将其塑造为模型，重点是易用性和灵活性。该平台的可视化功能在整个演示过程中大放异彩，证明您不仅可以轻松完成复杂的计算，还可以立即制作出内容丰富且视觉上有吸引力的报告。
特征生成和模型训练
Walid 继续讨论特征生成和模型训练。通过从用户的 IP 地址和出生日期中提取更多背景信息，Walid 说明了如何将“简单”变量转化为预测模型的强大信号。他还演示了 Dataiku 中预建功能的功能，简化了解析日期和计算年龄等常规任务，并最终加速了数据准备任务。
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使用 Dataiku 连接点
Walid 注意到商业领域中存在大量分散且孤立的数据源，他在会议开始时重点介绍了通用人工智能平台 Dataiku 如何连接众多数据源。该平台的重点是让分析师能够轻松收集和处理来自不同计算引擎的信息，从而获得有价值的见解。Walid 肯定，正是这种连接性和适应性真正满足了业务用户的多样化需求，并使 Dataiku 成为每次分析过程中的宝贵盟友。
实时演示：预测客户流失
Walid 使用相关案例研究来演示 Dataiku 中的模型构建过程，重点是使用来自电子商务 秘鲁电话号码数据 平台的网络数据预测客户流失的可能性。构建 ML 模型的步骤概述如下：
数据选择和提取
探索性数据分析
特征生成
造型
部署
演示中充满了实用技巧 — 从选择和连接数据源到将其塑造为模型，重点是易用性和灵活性。该平台的可视化功能在整个演示过程中大放异彩，证明您不仅可以轻松完成复杂的计算，还可以立即制作出内容丰富且视觉上有吸引力的报告。
特征生成和模型训练
Walid 继续讨论特征生成和模型训练。通过从用户的 IP 地址和出生日期中提取更多背景信息，Walid 说明了如何将“简单”变量转化为预测模型的强大信号。他还演示了 Dataiku 中预建功能的功能，简化了解析日期和计算年龄等常规任务，并最终加速了数据准备任务。