通過異步請求從服務(wù)器獲取大量風(fēng)控相關(guān)數(shù)據(jù)。

使用純JS對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和格式化，后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析。

根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，選擇合適的算法（如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等）構(gòu)建風(fēng)控模型。

通過大量的樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過交叉驗(yàn)證等方式不斷優(yōu)化模型性能。

將實(shí)時(shí)獲取到的新數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行預(yù)測，得出風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，及時(shí)發(fā)出預(yù)警。

由于涉及大量的地質(zhì)數(shù)據(jù)和開采設(shè)備數(shù)據(jù)，進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和分析。利用異步請求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和傳輸，提高數(shù)據(jù)處理效率；通過構(gòu)建相的預(yù)測模型，提前預(yù)測開采風(fēng)險(xiǎn)，降低開采成本。

家電制造業(yè)涉及到產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售等多個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)類型多樣且復(fù)雜。利用純JS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和整合，使數(shù)據(jù)更便于分析。通過異步請求實(shí)現(xiàn)跨部門、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互，提升整體運(yùn)營效率。