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5G智能運維解決方案是能夠幫助運營商用戶更好的分析數據的一個工具，支持各類文件數據源輸入，通過算法算子和分析流程可視化手段將數據讀取、融合、存儲、推理和預測進行端到端管理。
數據準備、數據預處理、機器學習、深度學習、模型提取、服務接入、分析結果展示、任務調度、商品發布、商品上架的業務開發流程和項目管理、用戶管理、數據統計、請求審批的管理流程都可以通過可視化操作實現，簡單易用，是真正實現了零代碼的數據科學和機器學習平臺（DSML）
提供了豐富的參數配置以供專業數據科學家高效調優，也提供了經過優化的默認參數值，還提供自動調參建模功能，無需掌握高深的專業知識也可輕松獲取適合的模型算法和參數配置。
除了支持豐富的大數據處理和機器學習等功能，同時支持知識圖譜和數學優化（CPLEX）功能。
可以實現復雜的多任務的組建，且支持任務之間邏輯關系的設置，可以按任務之間設置的邏輯關系進行靈活的調度控制，還支持環形的多任務調度執行，滿足用戶各種復雜的大數據業務需求。
對數據進行建模，通過模型理解數據深層知識，并利用模型進行業務預測
支持常用分類，回歸，聚類，推薦，時間序列，關聯規則生存分析等機器學習算法
支持多種特征工程
支持自動特征Encoding，模型評估
利用平臺提供的機器學習功能對基站開關電源歷史告警數據做歸一化處理，基于告警量的告警等級、當月告警時間等信息，構建開關電源月健康度評價模型，以便用戶對開關電源的運行狀態做出客觀評價。
利用平臺提供的知識圖譜模型根據站點告警數據建立不同告警量之間的知識圖譜，挖掘主次告警、衍伸告警關系，實現站點告警的自動收斂，自動壓縮。
打通工單、資管、動環和無線系統將以下數據關聯在一起，對每次發電形成完整的數據鏈：
?油機的數據（油機型號、功率）；站點的數據（站點位置、站點等級、站點蓄電池后備時長、站點交流直流功率、站點是否安裝動環）；發電行為數據（發電油機編號，發電站點，派單時間、接單時間、發電開始時間、發電結束時間）；發電關聯影響數據（站點是否有動環停電告警，停電告警開始時間、停電告警結束時間，站點是否有退服告警，退服告警開始時間、退服告警結束時間）。