基于BR-MLP的机器学习平台，数据挖掘有何优势？ 剖析数据挖掘应用领域，武汉数道云...
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代*机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
对于*机构来说，需要基于大数据技术对公民意识形态、公共部门组织的服务、*部门的公信度等等多个层面进行具体的大数据挖掘及海量数据的分析。
对于企业，面临这联网海量数据的存储和处理已成新的挑战。如何更加快速、高效、低成本的方式从海量数据中挖掘有价值的、可用性的数据来帮助企业制定决策，市场分析，精准的定位营销，建立品牌形象已经成为数据挖掘技术面临的新课题，也是大数据时代企业厄待解决的难题。
BR-MLP机器学习平台,是企业级大数据挖掘系统。基于Hadoop（Spark）的分布式集群框架，通过机器学习算法、深度学习算法实现海量数据多广度、多层次、多维度的挖掘分析，建立更加准确、可靠、稳定的数据模型，对生产数据分析和预测产生更大的价值。使用BR-MLP进行数据挖掘具有简易图像的操作流程，更加快速建模流程,更叫快速计算能力和高扩展弹性的性能，展示海量数据背后的价值。
BR-MLP机器学习平台主要应用以下几个层面：
- 互联网企业：
大数据挖掘（BR-MLP机器学习平台）涉及到互联网企业的不同方面，例如：对企业部门经营情况的评估、品牌口碑、精准营销、产品结构优化与新产品开发、智能产品推荐和市场结构差异化分析等。不仅仅帮助企业进行内部的管理，同时能够对外部的数据进行深度挖掘、分析，帮助企业更好、更快、更精准的服务用户市场，附加产品价值，提升用户体验，为企业带来更高的效益。 - 金融领域
- 风险控制（贷款偿还预测和客户信用评价）：利用BR-MLP机器学习平台进行大数据挖掘，对采集到网络用户数据、用户征信数据、交易数据、银行数据等对海量数据进行挖掘和分析，看是否存在不良信誉或者其他风险因素等进行预测和控制。
- 业务关联分析，精准定位营销：对于金融行业，可以通过对客户交易信息来分析客户的收入水平、消费习惯、购买物品等，从而进行深度的数据挖掘分析，找出客户的潜在需求，进行智能产品推荐。然后对自身内部的其他业务数据进行关联分析，挖掘该客户可能需要那种的金融服务，进行精准度定位式营销，提升成交率。
- 客户画像：通过对用户数据标签化（风险评分、行为评分、收益率评分），建立各类标签库，通过BR-MLP机器学习平台，对其贷款偿还预测、客户流失预警、客户价值分析等，进行360的用户管理。
- 政务分析
互联网时代，政务数据的搜集及分析，也实现了电子化，建立决策支持系统，利用电子政务综合数据库中存储的大量数据，通过BR-MLP机器学习平台建立正确的决策体系和决策支持模型，可以为各级*的决策提供科学的依据，从而提高各项政策制定的科学性和合理性，以达到提高*办公效率、促进经济发展的目的。 - 智能制造
BR-MLP机器学习平台能对设备在应用上更加智能化和自主化。通过对生产设备上的传感器数据、GPS数据、设备数据、设备日志信息等，通过BR-MLP建立预测模型，能准确预测设备故障，优化产线生产，提高生产效率。
- 医疗健康
大数据挖掘分析技术可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。通过智能手表等可穿戴设备的数据，使用BR-MLP建立健康预测模型，应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
……除了以上的行业以外，高校、*、农业等行业也有其大数据挖掘和分析的应用。