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5G智能运维解决方案是能够帮助运营商用户更好的分析数据的一个工具，支持各类文件数据源输入，通过算法算子和分析流程可视化手段将数据读取、融合、存储、推理和预测进行端到端管理。
数据准备、数据预处理、机器学习、深度学习、模型提取、服务接入、分析结果展示、任务调度、商品发布、商品上架的业务开发流程和项目管理、用户管理、数据统计、请求审批的管理流程都可以通过可视化操作实现，简单易用，是真正实现了零代码的数据科学和机器学习平台（DSML）
提供了丰富的参数配置以供专业数据科学家高效调优，也提供了经过优化的默认参数值，还提供自动调参建模功能，无需掌握高深的专业知识也可轻松获取适合的模型算法和参数配置。
除了支持丰富的大数据处理和机器学习等功能，同时支持知识图谱和数学优化（CPLEX）功能。
可以实现复杂的多任务的组建，且支持任务之间逻辑关系的设置，可以按任务之间设置的逻辑关系进行灵活的调度控制，还支持环形的多任务调度执行，满足用户各种复杂的大数据业务需求。
对数据进行建模，通过模型理解数据深层知识，并利用模型进行业务预测
支持常用分类，回归，聚类，推荐，时间序列，关联规则生存分析等机器学习算法
支持多种特征工程
支持自动特征Encoding，模型评估
利用平台提供的机器学习功能对基站开关电源历史告警数据做归一化处理，基于告警量的告警等级、当月告警时间等信息，构建开关电源月健康度评价模型，以便用户对开关电源的运行状态做出客观评价。
利用平台提供的知识图谱模型根据站点告警数据建立不同告警量之间的知识图谱，挖掘主次告警、衍伸告警关系，实现站点告警的自动收敛，自动压缩。
打通工单、资管、动环和无线系统将以下数据关联在一起，对每次发电形成完整的数据链：
油机的数据（油机型号、功率）；站点的数据（站点位置、站点等级、站点蓄电池后备时长、站点交流直流功率、站点是否安装动环）；发电行为数据（发电油机编号，发电站点，派单时间、接单时间、发电开始时间、发电结束时间）；发电关联影响数据（站点是否有动环停电告警，停电告警开始时间、停电告警结束时间，站点是否有退服告警，退服告警开始时间、退服告警结束时间）。