Tempo AI

秉承“智建模、易应用”的全新设计理念，TempoAI打通了“从数据到模型，从模型到场景化应用”的全流程；
凭借强大算法引擎与大数据处理能力，打造面向“全民数据科学家”的，智能、易用的人工智能分析与应用构建平台，助力AI时代数据化运营。

数据接入

支持关系型数据库、文本文件、分布式数据引擎、MPP数据库、流数据、接口数据等多类型数据源接入，实现企业各类数据统一接入与管理，为企业AI应用奠定坚实的数据基础。

数据处理

丰富数据处理节点，帮助用户快速完成建模数据准备。
抽样、转换、平衡、缺失值处理、异常值检测、孤立点分析等数据处理方法，满足用户复杂数据处理需求；
数据连接、数据追加、数据差集、数据拆分、数据分解等数据融合方法，快速实现数据表级处理；
自动特征、WOE编码、变量选择、主成分分析、因子分析、分箱等特征工程方法帮助用户快速构建数据特征；
无缝集成R、Python、Java、Scala、SQL等脚本语言，灵活扩展用户AI实践过程。

模型构建

涵盖聚类、分类、回归、时间序列、关联、综合评价、推荐等7大类机器学习算法。
嵌入美林自主研发的高级算法，准确性明显优于传统算法。
支持针对海量文本数据的分词、信息抽取、关键词提取、主旨话题分析、观点情感分析、结构化输出等十余种自然语言处理算法。
包含深度学习、自动学习、集成学习等多种人工智能分析算法，让分析建模更智能更高效

模型评估

支持多种类型模型评估，提供行业内标准的模型评价指标，同时能够在多模型下给出优模型建议，基于交叉验证的模型评估方法，给出模型泛化能力的评价。
提供建模全流程中每一个环节的详细结果解读，为分析师优化建模流程提供参考依据。

模型管理

提供模型成果灵活管理方式，让模型应用变得简单快捷。能够在建模过程中，对模型进行输出、读取和利用，形成模型管理闭环。

模型仓库可以实现模型多版本管理、快速查看与读取等功能，提升模型管理水平。支持模型在线部署，快速构建多种AI应用，落地模型成果，加快工程化应用。
通过模型监控，对在线模型应用效果实时监控，掌握在线模型状态，指导模型优化更新。