数据挖掘建模平台是面向企业数据挖掘应用的快速建模工具，其底层算法基于R语言／Python等引擎，使用JAVA语言开发，采用B/S结构，用户不需要下载客户端，可通过浏览器进行访问。用户可在没有编程基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，将数据输入输出、数据预处理、挖掘建模、模型评估等环节通过流程化的方式进行连接，达到大数据分析挖掘的目的。
（1） R语言／Python数据挖掘建模平台特点
A. 提供优质的大数据挖掘案例
B. 支持多种数据接入方式，并支持数据分享
C. 提供丰富的数据分析、数据挖掘算法
D. 支持自定义R语言／Python算法
E. 支持第三方算法模型在本平台部署及分享
F. 支持数据源或工程设置定时任务调度
G. 开放各模块所对应的应用开发接口
（2） R语言／Python数据挖掘建模平台功能
R语言/Python数据挖掘建模平台的都是采用拖拽的形式进行在操作，但是在底层的算法引擎是不相同的，R语言数据挖掘建模平台算法基于R语言进行编写，Python数据挖掘建模平台底层算法是基于Python进行编写，这样的区分可以保证平台与所上课程的工具一致。由于底层算法不同，那么在算法实现方式上、自定义算法、算法源码查看等功能点上均会有差异。下面主要以Python数据挖掘建模平台为例子，对顶尖数据挖掘建模平台做详细介绍。
A. 首页：提供大数据挖掘案例模板和本平台使用的示例模板的模板，教师可直接利用建立好的模板进行教学，通过对数据挖掘的总体流程和大数据项目案例分析思路讲授，帮助学生快速建立工程化思维。
B. 数据源管理：支持多种数据源接入方式，同时支持同平台数据共享。
C. 工程应用：本平台采用可视化拖拽式流程设计器，使平台的操作更为简单，不需要使用者有很强的编程能力。平台提供10大类近100种数据挖掘算法，涵盖数据挖掘全流程。
D. 个人组件：支持上传python算法，用户可根据实际需求编写数据挖掘算法上传至平台并进行运算。
E. 模型管理：支持SAS、SPSS等第三方数据分析与挖掘工具建立的模型通过PMML导入本平台。
F. 任务管理：支持对某一数据源或工程设置定时任务，并支持任务之间的依赖。
