格创东智geekmind因子建模工具近日成功在汽车零配件行业豫新汽车使用，目前使用范围涵盖半导体、面板、电子、汽车零配件等行业，大家为什么会选择它？它到底是什么？让我们来揭开它的面纱。
格创东智聚焦数据智能、人工智能推出geekmind因子挖掘建模工具
| 也许您的企业也曾遇到这些问题？
生产、品质异常波动出现时，通常只能事后追溯因子，如何通过数据实时挖掘出影响品质异常的关键因子，降低生产损失？多个因子相互作用而产生的生产异常，很难找到根因，大数据、人工智能如何帮助我们更快找到根因？传统的品质异常问题解决链条长，沟通时间成本较高，如果有一款工具一线生产工程师不用代码也能建模分析，你是否愿意尝试？
| 那这款工具必须是
geekmind，针对工业大数据分析的因子挖掘建模工具，帮助生产工程师高效建模，深度挖掘数据价值。利用geekmind，可实现品质分析、品质预测、设备预测性维护等数字化解决方案。
具体分为观察特征、特征工程、模型构建、模型评价、模型预测、制作模板六大模块，功能强大，生产工程师也可以轻松建模：
| 交互分析，洞悉数据
使用geekmind的第一步就是导入数据，交互分析，了解数据。通过圈选数据或者图例选择数据，就可以针对这些筛选的数据，进行单独对比分析，建模挖掘，也如下图一样上下两组进行对比分析。您可以通过工具对数据进行不断地分析尝试，不断地挖掘，了解数据。
| 多种方法挖掘有效因子
第二步自主挖掘特征，是非常重要的一步，特征的好坏决定了模型的成功与否。您可以自行选择特征挖掘方法，操作非常简单，与此同时，geekmind还提供自动特征挖掘算法，只需要勾选新特征构建可能的算法，即可生成一些重要的关键特征。新生成的特征将被加入进因子集中，成为用户重点分析的对象。
| 业内最多智能算法，建模流程简单
geekmind有回归模型和分类模型，所可选的算法类型基本是业内最多，不需要会代码，通过点选一线生产工程师就可以轻松建模。
建模后，通过关键因子输出，您能清楚了解到具体影响该模型的关键因子是什么，每个关键因子x与目标特征y之间的相关关系又是如何。模型关键因子列表均可联动跳转，方便用户对案例进行根因分析，让模型可追溯，增加模型的解释信息。 
| 首创模型评价，便于决策
对于一线工程师来说，有了模型，但是如何去选择也是一个问题，为了解决这个问题，geekmind首创了模型评价功能，对每一个模型打分评价，让您即刻找到最优模型。 
| 模型自主更新，异常告警
模型上线后仍然会自学习自更新，您可以对自动更新参数进行设置。更新后不会直接覆盖原有模型，而是自动生成新的模型，这时您只要根据需求选择切换或者不切换即可。
如果出现异常也不必担心，系统可以设置多种报警规则，实时提醒您异常。
目前， geekmind已经被应用在了半导体、3c电子、通信、汽车零配件等行业，并取得了卓越的成效。如果您的企业也遇到了这些问题，欢迎您尝试从了解geekmind开始。
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