支持關系型數據庫、文件（txt/CSV/Excel/JSON…）、分布式大數據框架（HDFS/HBASE/HIVE…）以及通過集成(chéng)第三方數據讀取方法支持諸如時間序列、web數據、圖數據等多種類型的數據源，方便企業各類數據的接入，爲數據分析提供豐富的數據源
提供豐富的數據探查與圖形化展示功能(néng)，包括數據取值分布、集中趨勢度量、離散程度度量、偏态峰态度量、空值探查等。通過參數化配置支持數據分區，如訓練集校驗集劃分，統計抽樣等。提供數據項的各種預處理功能(néng)，如行過濾、行轉化、列過濾、列轉化、數據聚合和分組、數據分箱、shuffle、sorter、标準化、子集匹配、表維度提取、表規格提取、表轉置等。通過接入其他語言（Python/R/JAVA…）代碼模塊支持用戶自定義的各種數據預處理功能(néng)
提供各種數據統計分析功能(néng)，包括基本數據統計、相關性分析、方差分析、相似度統計、參數估計、假設檢驗、主成(chéng)分及因子分析、時間序列分析等。提供各種統計圖表的數據可視化及配色定義等自定義功能(néng)，包括高亮表、箱型圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、提升圖等，支持通過接入第三方圖形化插件擴展數據可視化圖表類别
提供各種數據挖掘功能(néng)。包括：回歸分析，如線性回歸、對率回歸、多元回歸、逐步回歸、嶺回歸、Lasso回歸等。分類，如貝葉斯分類、決策樹分類、SVM分類、RF分類、GBDT、AdaBoost、Bagging分類、線性判别分類、K近鄰分類、XGBoost等。聚類，如K-Means、DBSCAN、層次聚類等。頻繁模式挖掘，如Apriori、FPGrowth等。推薦，如協同過濾、序列分析等
通過定義人工神經網絡結構提供各種深度學習功能(néng)。包括：CNN、DNN、RNN、LSTM等
通過模型評估工具，用戶可以對開發的數據分析模型的模型效果進行衡量。評估功能(néng)包括：交叉驗證、ROC曲線、熵值計分器、數值計分器、濃縮繪圖儀等。支持接入第三方代碼模塊擴展模型評估方法
提供豐富的數據分析結果輸出功能(néng)，支持平台分析結果輸出到目标對象，如文件、數據庫、分布式大數據框架等。提供模型導出功能(néng)，支持平台構建的數據分析流程或模型能(néng)夠通過第三方語言（Python/R/JAVA…）等調用。提供數據分析處理流程的流程控制工具，包括自動化執行、循環、開關、錯誤處理等，方便用戶開發的數據分析模型部署應用到實際生産場景中
平台提供與其他平台、框架的集成(chéng)接口，方便集成(chéng)其他平台、語言及框架。具體包括：分析處理平台集成(chéng)，如weka、MATLAB、SAS、SPSS等。語言集成(chéng)，如R、Python、JAVA等。分布式大數據框架集成(chéng)，如Hadoop、spark、kerberos等。機器學習深度學習框架集成(chéng)，如SK-Learn、TensorFlow等
不論是導入數據、構建數據倉庫，還是制作各類分析展現、數據挖掘等，設計過程完全可視化。遵循便捷易用的設計理念，所有操作無需定義複雜公式，僅需拖拉拽即可快速完成(chéng)設計，零門檻、上手快。内置上百種可視化元素和統計圖，通過設計與搭配，可衍生出成(chéng)千上萬種可視化效果。同時還支持動态炫酷的大屏分析，獨特的3D全景視角，自由快捷制作各類交互式常規屏和大屏報表，將(jiāng)創意變成(chéng)現實
平台支持數據庫數據源、文本數據源等多種數據源的接入，僅需簡單的拖拽操作便可快速設計複雜格式的報表，報表支持餅圖、折線圖等多種圖形展示并提供報表預覽功能(néng)，支持報表導出PDF、EXCEL、WORD等格式
交互式分析
在新一代動感3D引擎的助力下，讓數據“躍然屏上”，诠釋數據立體美；布局方式多樣化，自由發揮創意；零編碼拖拽式操作，組件任意擺放，界面(miàn)任你DIY；真正到達您的想象有多遠，數據可視化展現就(jiù)能(néng)達到多遠的境界
通過深入的數據挖掘把數據的分析從“已知”擴大到“未知”，從“過去”推向(xiàng)到“未來”；通過數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，實現“用數據來決策”、“用數據來管理”、“用數據來創新”
數據挖掘
經過抽取和集成(chéng)得到的結構化數據、非結構化數據以及文本數據中，利用分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等方法，提取隐含在其中的、人們事(shì)先不知道(dào)的、但又是潛在有用的信息和知識，支持多維模型構建、數據下鑽分析，實現多維數據分析挖掘，通過預測未來趨勢及行爲，做出前瞻性的、基于知識的決策
統計分析
提供全程可視化的建模過程，從訓練數據集選擇、分析指标字段設置、挖掘算法、參數配置、模型訓練、模型評估、對比到模型發布都(dōu)可以通過零編程、可視化的配置操作，簡單、便捷的完成(chéng)
提供基本數據統計、相關性分析、方差分析、主成(chéng)分及因子分析等豐富的統計分析方法，對業務數據進行全面(miàn)、深入的統計分析，滿足各類業務應用需要。并提供高亮表、箱型圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、提升圖等多種統計圖表，對數據分析結果進行可視化展現，使用戶一目了然理解分析結果，輔助用戶發現并解決業務問題
行政執法案件處罰決定執行情況判别分析及預測
行政執法案件主要以罰款等方式進行行政處罰，處罰決定當事(shì)人拒不執行時需要進行強制執行。通過數據分析手段分析何種案件當事(shì)人較爲配合能(néng)夠執行處罰決定，何種案件容易導緻當事(shì)人拒不執行處罰決定需要被(bèi)強制執行
強制執行處罰決定的行政執法案件，一方面(miàn)有可能(néng)是由于當事(shì)人的原因導緻，可以進一步尋找“老賴”當事(shì)人或其特征；另一方面(miàn)有可能(néng)是由于案件執法原因導緻，如處罰決定不合理，當事(shì)人對處罰決定不滿等，可以進一步進行行政執法監督分析；此外，在執法過程中，可以通過模型進行處罰決定執行情況預測，爲處罰裁量提供參考依據
執法案件數量預測
行政管理部門的管理職權及其對應的案件根據業務特點可能(néng)呈現一些特征規律，如季節性因素等。通過數據分析找出案件發生數量的規律并能(néng)夠對未來案件可能(néng)發生的數量進行預測
行政執法案件的來源除了群衆舉報外，主要依靠管理部門的例行檢查發現。較爲準确的預測未來案件可能(néng)發生的數量，能(néng)夠爲制訂更爲合理的檢查計劃，更合理的配置檢查力量提供參考依據
低保家庭生活能(néng)力統計
對低保家庭是否能(néng)夠生活自理進行統計分析。低保家庭是否能(néng)夠生活自理統計分析一方面(miàn)能(néng)夠爲民政業務辦理及管理提供當前低保家庭生活自理狀況的宏觀情況；另一方面(miàn)能(néng)夠爲進一步的數據分析，如退保情況和生活自理情況關聯分析提供依據
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