01
Разрозненные источники
Данные поступают из оптимизационных, расчётных, экспериментальных и производственных систем в разных форматах и единицах.
Инженерные данные · версия 7.5.5 R1
УМКАаналитика UEDP
Единая среда подготовки инженерных данных — от импорта и проверки качества до воспроизводимой ML-выборки без утечек данных.
8 этаповуправляемого процессаWindowsлокальное развёртываниеIOSO · ANSYS · Fidesysинженерные источники
ИмпортCSV, TSV, Excel и инженерные системы
КачествоПропуски, дубликаты, выбросы и ограничения
ML-подготовкаПризнаки, аугментация и безопасное разбиение
ВоспроизводимостьСценарии, журнал операций и манифесты
Задача продукта
Инженерные данные должны быть готовы к решению задачи, а не просто собраны в таблицу
УМКАаналитика объединяет очистку, инженерную проверку, преобразование и передачу данных в один управляемый процесс.
02
Скрытые ошибки качества
Пропуски, повторяющиеся расчёты, выбросы, неверные типы и физически невозможные значения искажают результат анализа.
03
Невоспроизводимая подготовка
Ручные операции трудно повторить, проверить и передать другой команде без потери контекста.
04
Риск утечки данных
Дубликаты и синтетические строки могут попасть в проверочные выборки и создать завышенную оценку качества модели.
Инженерный процесс
Восемь последовательных этапов подготовки
Каждый этап имеет понятную цель, результат и возможность перехода назад без потери управляемости сценария.
Импорт данных
Загрузка таблиц и данных инженерных систем с первичным профилированием.
Структура и роли
Назначение входов, выходов, идентификаторов, единиц и инженерных ролей.
Очистка
Обработка пропусков, дубликатов, форматов, отрицательных значений и выбросов.
Проверка качества
Физические ограничения, статистические показатели и графический анализ.
Оптимальные точки
Отбор инженерно значимых вариантов по настраиваемым критериям.
Сценарий обработки
Конвейер узлов: преобразования, фильтры, признаки и аугментация.
Воспроизводимый запуск
Повторение сценария с фиксацией параметров, версии и журнала операций.
Экспорт и передача
Готовые наборы Train, Validation и Test, CSV и JSON-манифесты.
Возможности
Подготовка данных для инженерной аналитики и машинного обучения
Программа сохраняет инженерный смысл данных и одновременно формирует прозрачный ML-контур.
Инженерный импорт
Табличные данные и специализированные адаптеры.
- CSV, TSV, Excel
- IOSO
- ANSYS и CAE Fidesys
- Векторные и тензорные поля
Качество и валидация
Настраиваемые правила проверки и визуальное подтверждение.
- Физические ограничения
- Пропуски и дубликаты
- Выбросы и аномалии
- Единицы измерения
Сценарии обработки
Сохранение последовательности преобразований и её повторный запуск.
- Узлы конвейера
- Настраиваемые параметры
- Откат к состоянию
- Аудит операций
ML-преобразования
Переход от исходной таблицы к готовым признакам.
- Кодирование категорий
- Заполнение пропусков
- Нормализация
- Yeo–Johnson и отбор признаков
Контролируемая аугментация
Расширение набора с отчётом качества и сохранением происхождения строк.
- Маркировка синтетики
- Сравнение распределений
- Контроль ограничений
- TrainOnly-политика
Safe Split
Защита проверки модели от прямых и скрытых дубликатов.
- Random, stratified, group, time
- Фиксируемый seed
- Leakage Guard
- SHA-256 манифест
Ключевой контроль
Проверочные выборки остаются честными
Синтетические данные направляются только в Train, а одинаковые или близкие исходные строки не распределяются между обучением и проверкой.
✓Точные дубликаты выявляются до разбиения.
✓Доступен контроль близких числовых дублей.
✓Настройки и метрики сохраняются в сценарии.
Интерфейс
Рабочее пространство, ориентированное на инженерный маршрут
Инструменты сгруппированы по этапам, поэтому специалист понимает, что сделать сейчас и какой результат будет получен.
Технологический контур
Локальная работа с инженерными данными
Продукт предназначен для использования в защищённой инфраструктуре предприятия без обязательной передачи данных во внешние облака.
.NET 8технологическая платформа
WPFнастольный интерфейс
C#основной язык разработки
Windowsподдерживаемая среда
Проверьте продукт на собственном инженерном наборе
Подготовим демонстрационный сценарий и покажем путь от исходных данных до готовой выборки.
Запросить тестированиезаинтересовала УМКААналитика?