案例塔米狗介绍
“塔米狗”是一款基于数据挖掘技术的推荐引擎产品，它为用户推荐有价值的、个性化的投融资并购产权交易信息，是国内最全的提供增资扩股、股权转让交易信息的大数据平台。
“塔米号”是塔米狗平台提供给不同权限用户的管理账号，用户可以通过塔米号管理投融资信息、发布项目、发布投融资资讯；获得投资人及项目服务方的关注，并积累行业相关资源。
企业并购投融资大数据平台的功能
数据层：公开信息爬取主要包括：新闻资讯、成交公告、增资扩股、股权转让、上市公司、新三板、新四板；企业基础数据的整合；企业融资需求；
业务层：数据的挖掘、处理、分析，主要包括：企业分析、项目分析、行业分析、用户分析、市场分析等等；
展示层：增资扩股、股权转让、新闻资讯、成交动态、融资需求等信息的搜索、推荐；主要包括PC端、移动端、小程序及APP；
评价系统：建设完善的企业数据库、完善企业评价能力模型、优化创新型中小企业成长能力评价指标的逻辑关系。帮助投资人及投资机构对企业及项目进行有效的评价。
探码的技术解决方案方案
投融资并购交易大数据平台是由探码科技团队基于Web大数据采集系统自主研发的，该平台是一个并购与融资交易信息聚合平台，通过大数据采集、过滤、存储、可视化建立引流的桥梁，吸引融资供应者投资人到该平台，将项目智能推送给有效投资人，为投资机构提供寻找项目的效率工具，为企业提供有效的投资人对接通道，助力企业投融资并购的开展。同时，在项目可行性研究的基础上，吸收国内外投资项目分析评价的理论和方法，利用丰富的资料和数据，定性和定量相结合，对投资项目的价值进行全面的分析评估，自主研发了一套企业评价系统。
探码Web大数据采集系统基于云计算的大数据采集。主要特征是利用许多云计算服务器协同工作，能快速采集大量数据，而且也避免了一台计算机硬件资源的瓶颈，另外对数据采集的要求越来越高，传统post采集不能解决的技术问题也逐步被解决，以探码Kapow/Dyson采集器为代表的新一代智能采集器，能模拟人的思维，模拟人的操 作，从而彻底解决了ajax等技术难题，因为网页一般都是设计来给人浏览的，所以能模拟人的智能采集器工作起来就非常顺利，不论后台技术是什么，当数据最终显示在人的面前的时候，智能采集器就开始提取。这最终把计算机的能力发挥到了极致，使得计算机可以代替人做所有网页数据采集的工作。并且利用大数据云采集技术，把计算机的计算能力也发挥到了极致。目前这一采集技术得到了越来越广泛的应用。各行各业只要是需要从网络上获取一些 数据或者信息，都可以使用此类技术。
企业评价系统是为了打造一个公正公平客观的环境，解决对企业信息的验证难、品牌知名度评价难等问题，提供对企业投资的评价参考，提升对企业评估的专业水平和真实可信性，更加精准的评估企业项目的级别和维度，为企业提供一个客观性标准参考，结合行业和区域排名情况，对企业有个大致的了解。可在线下载企业投资价值报告，专业人士分析报告。
企业评价系统构建了中小企业成长性评价体系的基本框架，建立以考查中小企业资源与配置、企业能力和外部因素三方面为主题的成长性评价指标体系，运用大数据建模的思维进行评价指标的数据处理，建立一套完整的中小企业评价体系，并选择在部分初创型、科技型、新三板企业进行了成长性评价的应用和分析，得出其成长性评价结果与实际情况基本一致的结论。依靠科技手段简化精准管理和金融投资，让更多人享有大数据带来的高效与便捷。
企业成长性评价系统采集大数据基础框架，在收集企业相关信息后，进行多维度分析得出基础评价标准分；同时结合机器学习，不断调优评价参数，使评价标准达到更优。
具体的技术方案实施
后端管理平台：考虑PC端和移动端的兼容，微信小程序的开发，APP独立开发的应用，系统后台采用Nodejs/Ruby on Rails服务框架，通过集成现代先进的Web前端开发框架Bootstrap，达到多终端适配的目的。采用Warden和Doorkeeper身份验证机制，Redis、Memcached实现数据缓存，ElasticSearch 搜索引擎。植入了哪些技Node.js 、Ruby on Rails。
前端开发技术：结合目前新兴的技术开发趋势和多终端适配情况，采用Vuejs、jQuery、AngularJS作为前段交互驱动，采用Bootstrap4、Element-ui，TMDashing, D3.js作为前段展示框架。
分布式数据库：分布式数据库是投融资并购交易大数据平台云存储中的另一个核心模块，实现结构化信息的存储与检索功能。云存储的分布式数据库具有如下特性，海量数据处理框架、标准数据库接口方式提供服务、快速的数据插入效率、优越的查询性能、支持多种数据源、支持全文检索、安全可靠、良好的扩展性。
云计算：投融资并购交易云平台云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
评价系统：企业成长性评价是利用机器学习技术学习专家打分,模仿专家对企业价值评价的决策过程。首先建立评价模型,通过自动高效地对上传数据的企业进行多维度、全方位解析,反映企业价值、企业成长性与成长趋势。它是一种对企业的持续分析与动态评价。最终形成一套企业成长性评价报告,是基于大数据与机器学习技术建立起企业成长性评价模型的结果体现。
成长性评价模型是以已有的企业数据和对应的专家打分为基础训练模型,依据企业公开数据及企业填报数据对创新创业企业做出成长性评价。
创新创业企业成长性评价模型从六个维度出发对企业进行评价,包括基础势能(行业背景及资源整合能力)、信用风险(司法诉讼、欠税、经济诉讼、重大事项与财务合理性等)、创新能力(产品技术或创意创新性、先进性和可行性)、企业成长产品市场需求程度、核心竞争优势、进入的难度)、盈利能力(产品开发策略合理性、产品获利方式、未来的定位及发展规划)、管理效率(团队完整性、互补性、稳定性)。