在大數據技術高度發展的現在，未來公司的核心就是數據！探碼科技就是幫你把數據資產化的公司

成都探碼科技有限公司（簡稱探碼科技）于2015年9月成立，公司總部位于成都，并在美國設立分公司服務海外客戶。由清華海歸創業團隊組建，具有10多年國內外項目研發積累，擅長美國互聯網前沿技術，崇尚硅谷創業模式，自主研發有核心技術。 是國內比較早的ROR開發團隊，并在網絡數據采集，大數據解析方面具有突出的能力。針對創業公司，我們率先推出技術輕合伙模式，已成功服務多家創業公司；針對傳統企業，推出的直達客全網O2O營銷方案已成功運行上百個網站，同時也精誠為各大企業提供高端信息技術咨詢和產品策劃。同時探碼科技依托自研強大的大數據技術核心，致力于大數據產業生態鏈的構建，致力于海量數據的資產化運營，致力于大數據應用，模型算法，數據分析，機器學習的理論研究。公司已在互聯網、金融機構、政府園區、文化廣電等行業實現產品應用。

主營業務

智慧城市產品

• 智慧醫療平臺：智慧醫療是綜合應用醫療物聯網、數據融合傳輸交換、云計算、城域網等技術,以“醫療云數據中心”為核心 ，實現醫療服務最優化的醫療體系
• 智慧水務平臺：全天候監測漏水等問題，輕松解決節水、漏水等問題
• 物聯網應用平臺：基于物聯網應用基礎服務平臺進行物聯網應用建設，各行業應用在數據和業務層次進行不同程度的融合，全面實現成都市物聯網應用的互聯互通和智能處理。

大數據產品

• DB智能化數據服務平臺：利用穩定的分布式計算架構和先進的機器學習引擎實現了滿足行業企業客戶建設大數據基礎平臺體系的一整套產品解決方案。
• WEB數據采集服務：專業針對互聯網數據抓取、處理、分析，挖掘。可以靈活迅速地抓取網頁上散亂分布的信息，并通過強大的處理功能，準確挖掘出所需數據，是目前使用人數最多的網頁采集工具。
• TMDash數據可視化：大數據 小數據一天實現可視化分析。無需像傳統的BI一樣建二次表、Cube、復雜模型，直接導入細節數據即可通過拖拽快速生成分析表
• 機器學習工具：機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍?人工智能的各個領域，包括分類、協同過濾、聚類分析、統計分析等理論方法。在基于DB智能數據服務平臺開發及應用示范之上的機器學習引擎為基于分布式平臺的數據挖掘提供了算法支撐，能夠處理海量數據的實時挖掘，以 Map-Reduce 的集群實現了多個算法功能模塊。
• 云自然語言處理 NLP 工具：自然語言處理引擎利用自然語言處理知識體系，結合機器學習方法，為企業客戶提供了基于海量文本數據的信息抽取工作。
• 復雜網絡開發分析 BDCN 工具：為了便于復雜網絡分析使用以?相關應用系統的開發，并且能在海量數據下提供高性能的支撐，項目基于 Hadoop 大數據技術，研發復雜網絡開發分析平臺（產品），簡稱 BDCN（全稱 Beagle Data Complex Network）。
• SQL 工具：SQL 引擎提供了一個統一數據分析接口。通過提供一個跨多個數據存儲的單一視圖來實現數據分析任務切分。

核心技術-探碼Web大數據采集系統

構建背景

2017年，探碼科技開發一個金融行業投融資交易大數據平臺，在項目進行前期，需要對資料的搜集準備和數據源的整理，最后整理出來了很多需要采集的數據源，為了進一步落實數據源的數據量、是否有采集價值、采集價值有多大等一列問題，探碼科技研發了一套探碼Web數據源采集分析系統。

Web數據源采集分析分為2種

• 第一種是是對網站訪客行為的分析，即包括：網站流量報告，電子郵件回應率、直接郵件活動資料、銷售與客戶資料、使用者效能資料如點擊熱點地圖、或者其他自訂需求資訊等等，然后進行行為分析，最終形成網絡數據報告，以此來了解和優化網站
• 第二種是是爬取整個網站數據源資料、欄目、項目等進行數據源的采集，然后進行分析形成信息數據報告

這些采集的web資料最終用在：產生潛在的客戶列表；從競爭對手中收集企業所需信息；抓取新興業務數據；建立企業的產品目錄；整合行業信息，輔助經營決策；確定新客戶，增加新訂單；挖掘老客戶，獲取利益……總之，Web頁面內容所顯示的即可采集進行分析形成可視化為企業所用。

運用技術

探碼Web數據源采集分析系統主要采用Ruby on Rails + vue.js + Bootstrap實現數據源分析系統的后臺和前端展示的搭建。根據各行業的需求可將整體分為多個模塊多種形式進行可視化。其主要的步驟：1、從目標Web文檔中獲得待采集信息；2、判斷待采集信息類型是否是所需數據，3、剔除無用的、重復的信息數據，按照所需信息數據進行過濾校驗；4、保存所需數據。

探碼web數據分析系統的優勢

• 全方位的采集：只要是Web頁面可以看見的內容都可以采集，采集的內容數據包括文字、圖片、flash動畫、視頻等各類內容；
• 可實現復雜的對象的采集：可實現正文和回復內容的同時采集，一級頁面二級頁面內容也可輕松實現合并，采集的內容可以是分散在多個頁面內，結果可以是復雜的父子表結構
• 采集速度比普通采集快：探碼Web數據源采集分析系統采用前沿先進的技術，可運行多條線程同時抓取采集，采集速度比普通采集快上很多倍；
• 精準度高，覆蓋面廣：只要能在Web頁面中可以看到的內容，幾乎都可以按照需要的格式、所需信息數據進行采集。
• 數據可視化，結果輸出多樣化：采集的信息數據可采用探碼TMDash可視化，呈現給企業，簡單易讀易懂。

技術突破-數塔?Datale企業大數據評價系統

數塔?Datale是探碼科技基于機器學習的企業評價系統，收錄了全國3000多萬企業數據，是一個基于大數據采集、機器學習、模型算法、知識圖譜、時序分析的企業大數據平臺。

服務對象

致力于為政府、金融機構、中小企業提供各種專業的大數據智能服務。從企業查詢、獲客、成長性評價、授信分析、輿情預警等業務場景出發，幫助政府機構，園區大幅提升信息管理水平。幫助金融機構實現科學化的項目投資分析。

技術運用

利用分布式高性能網絡爬蟲實時采集非結構化大數據、清洗降噪并轉換為規范的結構化數據，利用卷積神經網絡、LDA 聚類、支持向量機等機器學習算法，從多源異構數據中提取高相關性風險因子，構建一個覆蓋全面、權重合理、可量化的行業特征風險模型：對非法集資風險趨勢進行模擬、對企業DNA進行全面刻畫、精準定位企業非法集資風險點。

核心亮點-企業成長性評價

利用機器學習技術從企業的基礎能力、信用風險、創新發展、企業成長、項目效益、管理效率六大維度學習專家打分，模仿專家對企業價值評價的決策過程。首先建立評價模型，通過自動高效地對上傳數據的企業進行多維度、全方位解析，反映企業價值，反映企業成長性與成長趨勢。它是一種對企業的持續分析與動態評價。最終形成一套企業成長性評價報告，是基于大數據與機器學習技術建立起企業成長性評價模型的結果體現。

探碼科技你的企業數據信息更加資產化、智能化。

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