数据分析丨新功能上线！Altair Knowledge Studio 2022.1 新版本发布
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什么是 Altair® Knowledge Studio®
Knowledge Studio 是一个先进的机器学习、数据科学和预测分析平台，以其行业领先的专利决策树、策略树以及工作流和向导驱动的图形用户界面而闻名。
凭借先进的预测建模功能，Knowledge Studio 为数据挖掘周期的所有阶段提供全面的预测分析，在模型开发和部署方面功能尤其强大。
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为什么选择 Knowledge Studio
Knowledge Studio 的独特之处在于它的通用性和效率。它的高性能可视化环境为用户提供了直观的工作流和向导驱动的图形用户界面，帮助用户在无编码的情况下建立有效的模型。
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可运用于哪些业务场景
Knowledge Studio可应用于众多行业和部门，比如风险控制、欺诈、市场营销、销售预测、CRM分析，以及工程技术方面的应用，比如预测性维护，异常检测，剩余寿命预测等等。
业务分析师和数据分析师可以通过可配置的设置访问更复杂的功能，以便对高级模型参数进行微调，以适应任何复杂性的模型。
Knowledge Studio 新功能一览
01
Data Import
数据导入
文本文件导入支持识别小数点分隔符和分组分隔符符号；
文本文件导出支持指定小数点分隔符符号。
为什么这个新功能很重要？
这些改进消除了对使用不同区域格式数字数据的用户的限制。
02
Predictive Models
预测性模型
用户现在可以将AutoML（自动机器学习）节点从一个工作流复 制到另一个工作流。生成的节点将继承原始AutoML节点的所有参数设置。
为什么这个新功能很重要？
这个更新使得从现有的 AutoML 模型基础上创建一个更精确的或改良的新模型变得很容易，而无需从头开始输入所有节点设置。
AutoML节点向导比其他节点有更多的设置，这一改进将为我们的客户端在修改现有的AutoML工作流时节省大量时间。
03
Model Evaluation
模型评估
模型验证节点现在适用于XGBoost和GLM模型节点。
为什么这个新功能很重要？
一个适用于所有模型类型(包括XGBoost和GLM)的模型验证节点，确保了无论什么模型类型，在对其执行模型验证任务时，可以带给用户无缝且一致的体验。
04
Model Deployment
模型部署
XGBoost模型的评分向导包括一个新页面，用于指定评分字段的名称和预测值概率的截点；
评分节点现在适用于Keras预测模型，对新的数据集产生预测。
为什么这个新功能很重要？
使得XGBoost模型的评分与其他模型类型的评分一致，允许任意目标数据集字段名，并提供解释概率的选项。
一个适用于包括Keras预测模型在内的所有模型评分节点，确保了无论什么模型类型，在对其执行模型评分任务时，都可以带给用户无缝和一致的体验。
05
Integration with R
整合R语言
用户现在可以在生存分析节点向导中指定R可执行文件的路径。
为什么这个新功能很重要？
与Python Code节点和R Code节点一样，当运行生存分析模型时，用户现在可以灵活地使用当前安装的任何版本的R。
06
New Platform Support
支持新平台
Knowledge Studio现在支持Windows 11和Windows Server 2022。
为什么这个新功能很重要？
Knowledge Seeker和Knowledge Studio已经在最新版本的Windows操作系统上获得了认证。用户可以升级自己的系统，并对操作系统的兼容性有信心。
