数据处理

强大的数据处理能力，行处理、列处理、高级处理、特征工程等，帮助用户灵活构建数据处理方案，快速完成建模数据准备。

模型构建

简单操作，即可创建具有商业价值的机器学习模型。 智能化建模：AutoML（一键式建模） 、自动择参、自动学习算法、自动特征等，提升建模效率、降低建模门槛。 强大的算法引擎：支持近百种算法，包括回归、分类、聚类、关联、时间序列、文本、深度学习、综合评价。

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最优模型建议，基于交叉验证的模型评估方法，给出模型泛化能力的评价。

模型部署

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。。