RapidMiner Studio数据挖掘图形化工具

RapidMiner Studio是一款非常专业的数据挖掘图形化工具，具有1500多种机器学习算法和函数的库，这款工具的主要作用是帮助用户用户免费提供数据挖掘技术和类库，包括客户流失预测，欺诈检测，预测性维护等。有着非常大程度上的先进技术，最大特色就是图形用户界面的互动原型。

安装激活方法

1、将winwin7分享的压缩包解压，得到RapidMiner Studio Developer 9.4.1软件和crack破解文件夹；

2、双击文件“rapidminer-studio-9.4.1-win64-install.exe”安装软件，依提示安装即可；

3、安装完成后，复制crack破解文件夹里的文件到软件安装目录\lib下替换原文件；默认路径【C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio\lib】

4、运行软件，选择手动激活；

5、输入许可证代码（见压缩包内的readme.txt）

6、软件成功激活！

RapidMiner Studio特色

1、图形用户界面的互动原型。

2、支持引导分析。

3、支持可再用构建模块。

4、有1500多台机器学习和数据预处理功能。

5、易于集成R&Python脚本。

6、拥有可靠的认证方法。

7、能够访问所有类型的数据。

8、在所有主流平台和操作系统上运行。

9、云连接和存储库。

10、支持群体智慧。

11、支持预测性分析建模与验证。

12、支持可视化操作环境。

RapidMiner Studio功能特点

1、数据访问：

①连接到任何格式，任何比例的数据源。

②比任何其他可视化设计平台更多的数据连接器。

③包括60多种文件类型和格式的结构化和非结构化数据。

④非结构化数据访问，加载和提取信息。

⑤80种文本，网络和多媒体挖掘和处理功能。

⑥支持纯文本，HTML，PDF，RTF等。

2、数据探索：

①强大的统计概述，快速探索和了解您的数据。

②图形显示属性名称和类型。

③快速识别缺失值。

④强大的图表引擎提供了超过30种不同的可视化选项。

⑤气泡图和三维散点图。

⑥网络和树状图，以及更多。

3、数据准备：

①提供大量的数据质量，集成和转换工具。

②聚合、筛选和排序或连接数据的多个选项。

③具备用于特征选择，创建和提取的算子。

④确定最佳影响因素或产生新因素。

⑤高级属性加权功能。

⑥新属性生成选项。

4、数据清洗：

①提供多种高级数据清理方法。

②识别和去除重复。

③异常值检测和删除。

④规范化&标准化。

⑤衡量属性影响的加权方案。

⑥提供复杂的降维技术。

⑦自组织映射（SOM）。

5、建模：

①深度机器学习功能。

②分类、回归和聚类技术。

③关联挖掘，频数集合和相似性计算。

④集合和分层模型。

⑤超过100个额外的建模算子。

⑥无缝集成R，Python和自定义脚本。

⑦流程控制功能。

⑧优化循环和分支。

6、模型验证：

①可视化设计界面与可靠验证技术。

②预处理模型。

③交叉验证&分割验证。

④视觉评价技术。

⑤值得信赖的性能估算。

⑥精确度，召回率，RMSE，AUC及其他。

⑦计算显著性检验。

7、云执行：

①扩展计算-按需。

②并行提交多个作业。

③弹性计算环境。

④任何地方可进行预测分析。

⑤提供一个基于云的中央存储库。

⑥支持敏捷开发。

RapidMiner Studio绿色版优势

"为整个数据科学团队提供更高的生产力"
1.加速和自动生成拖放视觉界面上的预测模型。
2.超过1500个算法和功能的丰富库可以确保任何用例都有最好的模型。
3.预制化模板用于通用用例，包括客户流失、预测性维护、欺诈检测等等。
4."大众智慧"在每一步骤中都提供积极的建议，以帮助新手。
[与任意数据源连接]
1.现在就为数据库、企业数据仓库、数据湖、云存储、商业应用和社会媒体建立点击链接。
2.很容易地重新使用连接，并且很容易地和需要访问的人共享连接。
3.扩大RapidMiner市场与新资源的联系。
【自动数据库内处理】
1.不需要编写复杂SQL就可以查询和检索数据。
2.利用高度可扩展的数据库集群的威力。
3.支持MySQL,PostgreSQL和GoogleBigQuery。
[资料的可视化和探索]
1.利用散点图、直方图、折线图、平行坐标、箱形图等了解图案、趋势和分布。
2.快速地发现和解决常见的数据质量问题，包括丢失值和离群值。
3.利用强大的统计概览和30多个可交互视觉视图研究数据。
【资料编制与整理】
1.RapidMinerTurboPrep为点+点击数据准备体验。
2.从任意数量的源中抽取数据、合并、过滤和分组。
3.创建可计划和共享的可重复数据编制和ETL流程。
"视觉和自动化机器学习"
1.RapidMiner自动模型使用自动机器学习来创建5个点击点模型。
2.从数以百计有监督和无监督的机器学习算法中选出。
3.执行基本和高级ML技术，包括回归、聚类、时间序列、文本分析和深度学习。
4.建立模型，以便对成本等约束保持敏感性，以便根据需要进行的业务影响优化预测。
5.同时使用自动和手动特征工程来优化模型的精确性。

以上便是winwin7下载小编给大家分享介绍的数据挖掘图形化工具——RapidMiner Studio！

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