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DSS 旨在为想要进行预测并构建和训练机器学习模型但可能没有编程专业知识的人提供服务。它特别适合希望使用 GUI (图形用户界面) 而不是编写代码来处理数据科学任务的人。

Data Science Studio

 

• 对于预测，DSS 提供三种方法：

• 曲线拟合方法，适用于遵循可预测模式的数据
• 时间序列模型，适用于展现随时间变化的数据模式的数据
• 贝叶斯预测技术，是 GlobalData 开发的一种自定义方法，特别适用于具有高度不确定性或受到广泛因素影响的数据。

• 对于机器学习，DSS 提供一个单一方式：“构建您自己的模型。”

这个方式为构建和训练机器学习模型提供了一个一致的过程，无论解决的问题类型是回归、分类还是文本分类。它包括一系列算法和库，包括 scikit-learn 和 TensorFlow，可用于构建和训练这些不同类型问题的机器学习模型。

GlobalData Explorer → Tools → Data ScienceStudio

• 数据输入：DSS 允许用户上传 .csv 或 .xlsx 文件中的数据。
• 预测：DSS 包括用于执行预测的工具，允许用户输入数据并指定预测参数。
• 机器学习模型构建和训练：DSS 提供一系列工具和选项，用于构建和训练机器学习模型，包括支持流行库如 scikit-learn 和 TensorFlow。
• 输出：DSS 提供输出选项，允许用户查看、下载和保存其预测或机器学习模型预测结果的结果。