RapidMiner Studio數據挖掘圖形化工具

RapidMiner Studio是一款非常專業(yè)的數據挖掘圖形化工具，具有1500多種機器學習算法和函數的庫，這款工具的主要作用是幫助用戶用戶免費提供數據挖掘技術和類庫，包括客戶流失預測，欺詐檢測，預測性維護等。有著非常大程度上的先進技術，最大特色就是圖形用戶界面的互動原型。

安裝激活方法

1、將winwin7分享的壓縮包解壓，得到RapidMiner Studio Developer 9.4.1軟件和crack破解文件夾；

2、雙擊文件“rapidminer-studio-9.4.1-win64-install.exe”安裝軟件，依提示安裝即可；

3、安裝完成后，復制crack破解文件夾里的文件到軟件安裝目錄\lib下替換原文件；默認路徑【C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio\lib】

4、運行軟件，選擇手動激活；

5、輸入許可證代碼（見壓縮包內的readme.txt）

6、軟件成功激活！

RapidMiner Studio特色

1、圖形用戶界面的互動原型。

2、支持引導分析。

3、支持可再用構建模塊。

4、有1500多臺機器學習和數據預處理功能。

5、易于集成R&Python腳本。

6、擁有可靠的認證方法。

7、能夠訪問所有類型的數據。

8、在所有主流平臺和操作系統(tǒng)上運行。

9、云連接和存儲庫。

10、支持群體智慧。

11、支持預測性分析建模與驗證。

12、支持可視化操作環(huán)境。

RapidMiner Studio功能特點

1、數據訪問：

①連接到任何格式，任何比例的數據源。

②比任何其他可視化設計平臺更多的數據連接器。

③包括60多種文件類型和格式的結構化和非結構化數據。

④非結構化數據訪問，加載和提取信息。

⑤80種文本，網絡和多媒體挖掘和處理功能。

⑥支持純文本，HTML，PDF，RTF等。

2、數據探索：

①強大的統(tǒng)計概述，快速探索和了解您的數據。

②圖形顯示屬性名稱和類型。

③快速識別缺失值。

④強大的圖表引擎提供了超過30種不同的可視化選項。

⑤氣泡圖和三維散點圖。

⑥網絡和樹狀圖，以及更多。

3、數據準備：

①提供大量的數據質量，集成和轉換工具。

②聚合、篩選和排序或連接數據的多個選項。

③具備用于特征選擇，創(chuàng)建和提取的算子。

④確定最佳影響因素或產生新因素。

⑤高級屬性加權功能。

⑥新屬性生成選項。

4、數據清洗：

①提供多種高級數據清理方法。

②識別和去除重復。

③異常值檢測和刪除。

④規(guī)范化&標準化。

⑤衡量屬性影響的加權方案。

⑥提供復雜的降維技術。

⑦自組織映射（SOM）。

5、建模：

①深度機器學習功能。

②分類、回歸和聚類技術。

③關聯(lián)挖掘，頻數集合和相似性計算。

④集合和分層模型。

⑤超過100個額外的建模算子。

⑥無縫集成R，Python和自定義腳本。

⑦流程控制功能。

⑧優(yōu)化循環(huán)和分支。

6、模型驗證：

①可視化設計界面與可靠驗證技術。

②預處理模型。

③交叉驗證&分割驗證。

④視覺評價技術。

⑤值得信賴的性能估算。

⑥精確度，召回率，RMSE，AUC及其他。

⑦計算顯著性檢驗。

7、云執(zhí)行：

①擴展計算-按需。

②并行提交多個作業(yè)。

③彈性計算環(huán)境。

④任何地方可進行預測分析。

⑤提供一個基于云的中央存儲庫。

⑥支持敏捷開發(fā)。

RapidMiner Studio綠色版優(yōu)勢

"為整個數據科學團隊提供更高的生產力"
1.加速和自動生成拖放視覺界面上的預測模型。
2.超過1500個算法和功能的豐富庫可以確保任何用例都有最好的模型。
3.預制化模板用于通用用例，包括客戶流失、預測性維護、欺詐檢測等等。
4."大眾智慧"在每一步驟中都提供積極的建議，以幫助新手。
[與任意數據源連接]
1.現在就為數據庫、企業(yè)數據倉庫、數據湖、云存儲、商業(yè)應用和社會媒體建立點擊鏈接。
2.很容易地重新使用連接，并且很容易地和需要訪問的人共享連接。
3.擴大RapidMiner市場與新資源的聯(lián)系。
【自動數據庫內處理】
1.不需要編寫復雜SQL就可以查詢和檢索數據。
2.利用高度可擴展的數據庫集群的威力。
3.支持MySQL,PostgreSQL和GoogleBigQuery。
[資料的可視化和探索]
1.利用散點圖、直方圖、折線圖、平行坐標、箱形圖等了解圖案、趨勢和分布。
2.快速地發(fā)現和解決常見的數據質量問題，包括丟失值和離群值。
3.利用強大的統(tǒng)計概覽和30多個可交互視覺視圖研究數據。
【資料編制與整理】
1.RapidMinerTurboPrep為點+點擊數據準備體驗。
2.從任意數量的源中抽取數據、合并、過濾和分組。
3.創(chuàng)建可計劃和共享的可重復數據編制和ETL流程。
"視覺和自動化機器學習"
1.RapidMiner自動模型使用自動機器學習來創(chuàng)建5個點擊點模型。
2.從數以百計有監(jiān)督和無監(jiān)督的機器學習算法中選出。
3.執(zhí)行基本和高級ML技術，包括回歸、聚類、時間序列、文本分析和深度學習。
4.建立模型，以便對成本等約束保持敏感性，以便根據需要進行的業(yè)務影響優(yōu)化預測。
5.同時使用自動和手動特征工程來優(yōu)化模型的精確性。

以上便是winwin7下載小編給大家分享介紹的數據挖掘圖形化工具——RapidMiner Studio！