大数据决策-即开即用框架

可视化研究和报告生成框架，通过拖拽生成研究代码，发布到运算节点进行计算/建模，最终出具研究报告。

使用介绍-开发者

项目开发人员，主要是写和配置行业会用到的方法。发布部署后，专家/研究人员通过拖拽搭积木的方式完成研究实验。

社科大数据推理研究专业性、时效性强。框架尝试解决临时性报告需求时，无开发人员可用或开发人员临时学习成本过高。

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功能介绍

简单、轻量、低成本

灵活配置

根据行业特点，进行各类配置

拖拽分析

拖拽实现数据分析

结果可视

结果可视化查看

报告成果输出

支持HTML5或dox/pdf文档导出

多课题管理

支持多个课题研究

多用户支持

支持多用户多角色

知识库系统

本地语言大模型支持

分布调度任务

支持分布式调度运算任务

轻量简单

简单逻辑,轻量代码,轻量结构

本地部署

本地部署,自主可控,节约成本。

便于二次开发

"毛坯房",便于二开

通用技术

成熟技术栈，无小众技术栈。

技术说明

python+html5+jquery系列插件,适合项目快速实施和迭代。

前后端均采用成熟开源技术栈。结构简单，代码不多，上手容易。

开源版

个人使用免费
  • 全部基础功能
  • mysql/clickhouse数据支持
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提供资料 说明描述
说明文档 付费版本，说明文档
视频教程 付费版本，视频教程
DEMO例子 DEMO例子
AI提示语 适合框架的AI编程提示语
工具代码 混淆和二进制编码工具代码
服务名 版本 说明描述 是否必须
python V3.9 运行环境 必须
Mysql V8 系统核心数据 必须
Redis V5 任务队列 必须
gitlab V1 分发代码到工作端执行 必须
ClickHouse V23 海量数据 非必须
共享文件夹 win/linux 工作端读取数据 非必须
关键技术 用途 git地址 协议
hplus 前端-管理端 https://gitee.com/hplus_admin/hplus MLT
jquery.flowchart 拖拽组件 https://github.com/sdrdis/jquery.flowchart MLT
关键技术 用途 git地址 协议
pandas 数据读取
torch AI建模
MyTT 金融计算库 https://github.com/mpquant/mytt MLT
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DEMO 演示

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关于我们

核心人员均具有10~20年数据类项目经验. 涉及各类政企事业的数据流/大数据/AI算法等:

省、市、区政府单位的大数据类项目, 如数据采集, 数据底座, 数字孪生等。

各类事业单位或大中型企业的数据/算法类项目, 如中科院，AT&T，西门子等。

各类算法类应用项目, 如专家系统, NLP, 知识图谱，智能检修等。

服务过的研究机构和企业

中国科学院
武汉大学
中石油
武钢集团
西门子