AI建模平台通常支持多种常见的数据格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是最为常见的数据格式，通常以表格形式呈现，比如CSV、Excel和数据库中的数据。这些数据格式具有明确定义的字段，便于在建模过程中进行处理和分析。
半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种形式，常见的半结构化数据格式包括JSON和XML。这些数据通常具有一定的结构，但字段之间的关系并不像结构化数据那样严格定义，因此在建模平台中处理这些数据可能需要更多的预处理工作。
非结构化数据则是最为灵活和自由的数据格式，例如文本、图像、音频和视频等。这类数据通常不按照固定的格式组织，建模平台需要提供相应的工具和算法来处理这些数据，例如自然语言处理和计算机视觉技术等。
AI建模平台还支持多种数据的输入和输出方式，以满足用户的不同需求。在数据输入方面，建模平台通常能够直接连接各种数据源，包括关系数据库、数据仓库、数据湖等，以及通过API接口获取数据。用户也可以通过上传文件的方式将本地数据导入到建模平台中进行处理和分析。
在数据输出方面，建模平台通常提供多种形式的结果展示和导出功能。用户可以通过图表、报表、可视化界面等方式直观地查看模型结果，也可以将结果数据导出为文件，以便进行进一步的分析和应用。
AI建模平台还支持对数据进行各种预处理和清洗操作，以确保数据的质量和可用性。这些操作包括缺失值处理、异常值检测、数据转换、特征工程等，帮助用户在建模之前对数据进行准备和优化，提高建模结果的准确性和可靠性。
同时，建模平台通常还提供丰富的建模工具和算法库，包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种建模方法，用户可以根据实际需求选择合适的算法进行建模和训练，以实现对数据的深度挖掘和分析。
AI建模平台还通常支持多种模型评估和调优的方法，以帮助用户评估模型的性能并优化模型效果。这些方法包括交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线、超参数调优等，帮助用户全面、客观地评估模型的准确性和泛化能力，从而选择最佳的模型进行应用和部署。
建模平台还提供模型部署和集成的功能，支持将训练好的模型部署到生产环境中进行应用，以实现对实时数据的预测和分析，帮助用户更好地应用建模结果解决实际问题。