之前讲述的三个场景是使用平台内置的算法进行建模，如果内置的算法无法满足实际场景的需要，我们可以开发工业应用的订制算法，快速集成到平台内部作为第三方算法进行应用，下面以一个预热器集成算法为例来描述整个流程。
我们可以在IDEA上根据调研得到的场景需求采用java语言进行开发，按照指定格式开发完算法后进行内部测试。
将算法打包成jar包格式，和其他相关文件一起压缩为zip格式的压缩文件，至此完成第三方算法的开发工作。
（1）点击<扩展算法>可以查看已上传的第三方算法列表；
（2）点击<导入>上传算法，选择开发好的算法包进行上传；
（3）上传成功后可以在列表查看算法详情；
上传算法成功后，我们可以将算法应用于实际场景。
上传样本集，在样本集管理处点击<新建样本集>，上传需要分析的样本集，上传成功后可以在列表查看样本集的一些信息。
选择[大数据分析/实验管理]菜单，点击右上角<新建实验>按钮，组建一个新的实验。
（1）上传的第三方算法可以在扩展算法区域选择，数据预处理，特征工程等算法在组件区进行选择；
（2）利用预处理算法对样本集进行预处理，我们采用缺失值处理算法，删除存在缺失值的样本数据；
（3）采用基于四分位距的离群点处理算法删除样本集中的离群点；
完成据样本集数据的处理，我们利用预热器跟随性算法对样本集进行分析，设置合格系数与评分方案。
完成整个实验的组态后，点击调试运行整个实验，将实验发布并创建服务，确认样本集输入和实验输出。
在发布服务成功后，在<计算任务>处创建试验任务，在界面输入任务名称，选择算法服务，根据算法需要选择时间粒度（单位有秒、分钟、小时、天）和缓存周期，在配置界面绑定输入和输出的对象实例，确认后就可以在实验任务界面查看新建的试验任务，在对应的对象处查看算法输出的跟随值。
该场景是对预热器的跟随性做出预测，我们演示了如何导入第三方算法并进行建模分析。针对工业定制算法我们可以通过这种方式进行快速上线应用与快速迭代以及改造移植，扩大了平台的应用范围，为开发人员提供方便。
