提高数据生产效率，DataWind可视化建模帮你轻松实现

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2023-06-28 03:04:43

在使用BI工具的时候，经常遇到的问题是：“不会SQL怎么生产加工数据、不会算法可不可以做挖掘分析？”而专业算法团队在做数据挖掘时，数据分析及可视化也会呈现相对割裂的现象。流程化完成算法建模和数据分析工作，也是一个提效的好办法。同时，对于专业数仓团队来说，相同主题的数据内容面临“重复建设，使用和管理时相对分散”的问题——究竟有没有办法在一个任务里同时生产，同主题不同内容的数据集？生产的数据集可不可以作为输入重新参与数据建设？

1.DataWind可视化建模能力来了

由火山引擎推出的BI平台DataWind智能数据洞察，推出了全新进阶功能——可视化建模。用户可通过可视化拖、拉、连线操作，将复杂的数据加工建模过程简化成清晰易懂的画布流程，各类用户按照所想即所得的思路完成数据生产加工，从而降低数据生产获取的门槛。画布中支持同时构建多组画布流程，一图实现多数据建模任务的构建，提高数据建设的效率，降低任务管理成本；另外，画布中集成封装了超过40种数据清洗、特征工程算子，覆盖初阶到高阶的数据生产能力，无需Coding完成复杂的数据能力。

2.零门槛的SQL工具

数据的生产加工是获取及分析数据的第一步。对于非技术使用者来说，SQL语法存在一定使用门槛，同时本地文件无法定时更新，导致看板每次都需要手动重做。获取数据所需的技术人力往往需要排期，数据的获取时效及满足度大大打折，因此使用零代码的数据建设工具变得尤为重要。下方列举两个典型场景，零门槛完成数据处理在工作中是如何应用的。

3.AI数据挖掘，不再高不可及

当基础的数据清洗已经没办法满足数据建设和数据分析，需要AI算法加持去挖掘数据更多隐藏的价值时。DataWind的可视化建模封装了超过30类常见的AI算子能力，用户仅需了解算法的作用可以通过配置化的方式配置算法算子的输入和训练目标即可完成模型训练，根据配置的其他数据内容快速得到预测结果。下方将以两个典型场景为例，看不写Python如何完成数据挖掘。

4.多场景、多任务建设，管理不再分散

作为数据分析师，日常也会有很多构建数据集、搭建数据看板的工作。但通常从数仓获取的底表会是一张宽表，在此基础之上，根据不同的场景需求搭建不同的数据集任务。在后续的使用时，常常会遇到类似的的数据集越来越多，但具体逻辑又无法很好的对比确认。此时，如果所有数据集逻辑在一个数据集里面配置生成，每个数据集通过任务流程就可以判断和定义应用就好了。针对这一场景，DataWind的可视化建模能力也可以很好的完成。可视化建模功能支持单一数据集同时被多种逻辑处理加工生成多个数据集。

5.关于我们

火山引擎智能数据洞察DataWind是一款支持大数据明细级别自助分析的增强型ABI平台。从数据接入、数据整合，到查询、分析，最终以数据门户、数字大屏、管理驾驶舱的可视化形态呈现给业务用户，让数据发挥价值。

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