RapidMiner數(shù)據(jù)挖掘工具

RapidMiner是一款專業(yè)強大的數(shù)據(jù)挖掘圖形化工具，它為用戶免費提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和類庫，在一個非常大的程度上有著先進技術(shù)，最大特色就是圖形用戶界面的互動原型。除此之外，這款軟件擁有超過1500種機器學習算法和函數(shù)庫，可以為任何用例構(gòu)建最強可能的預測模型，同時可視化工作流程設計人員利用預定義連接，內(nèi)置模板和可重復工作流程，加速了預測模型的原型設計和驗證，能夠滿足用戶的所有商業(yè)智能和高級分析需求。不僅如此，它還支持支持預測性分析建模與驗證，支持數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模以及模型驗證等功能，能夠訪問所有類型的數(shù)據(jù)，支持在所有主流平臺和操作系統(tǒng)上運行，非常符合用戶的使用情況。
另外，全新的RapidMiner帶來許多升級和優(yōu)化，允許用戶從純文本文件，Office文檔甚至Oracle，MySQL或PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫服務器中加載所需的信息。通過使用最新的安全組件定期更新Docker映像，容器化平臺的安全性也得到了提高。利用新的RapidMiner擴展進行自然語言處理，提取語音部分標簽，并在自由文本中識別人、城市、組織和其他實體。這通常被用作一種預處理方法，用來確定文檔、網(wǎng)站文本等的內(nèi)容。有需要的用戶歡迎下載。

RapidMiner安裝教程

1、下載解壓，得到RapidMiner和crack文件夾；

2、首先雙擊文件“exe”安裝軟件，依提示安裝即可；

3、同意安裝協(xié)議；

4、選擇好安裝路徑后開始安裝；

5、去除運行勾選，點擊finish退出安裝向?qū)В?br />
6、打開Crack文件夾，將lib文件夾復制替換到安裝路徑；
【C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio】

7、運行軟件，選擇手動激活；

8、輸入許可證代碼（見壓縮包內(nèi)的readme.txt）

9、至此，軟件成功激活，以上就是RapidMiner的詳細安裝教程。

軟件特色

1、數(shù)據(jù)訪問
以任何規(guī)模連接到任何數(shù)據(jù)源，任何格式。
2、數(shù)據(jù)探索
快速發(fā)現(xiàn)模式或數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
3、數(shù)據(jù)混合
為預測分析創(chuàng)建最佳數(shù)據(jù)集。
4、數(shù)據(jù)清理
專業(yè)清理高級算法的數(shù)據(jù)。
5、造型
快速有效地構(gòu)建和交付更好的模型。
6、驗證
自信而準確地估計模型性能。

功能介紹

1、偏差檢測和緩解
接收偏差警告在RapidMiner平臺的每個部分，包括Turbo Prep，模型模擬器等。當Studio認為你的專欄可能會導致模型偏差時，你會收到一個警告，以及一個解釋它是由什么觸發(fā)的平臺內(nèi)標注。
2、流媒體和IIOT的進步
在低延遲(50-100ms)的用例中混合和匹配RapidMiner和Python，例如對大量傳感器數(shù)據(jù)評分。此外，當創(chuàng)建設備異常檢測模型、基于數(shù)據(jù)建模物理行為等時，利用新的功能擬合操作符將數(shù)據(jù)與自定義功能相匹配。
3、安全增強
對Docker無根模式的支持以及Kubernetes環(huán)境中增強的安全性都提高了我們的整體安全標準。通過使用最新的安全組件定期更新Docker映像，容器化平臺的安全性也得到了提高。
4、時間序列預測
在RapidMiner Go中，基于歷史數(shù)據(jù)自動預測單變量時間序列的未來值。在預測銷售或人員需求時，跟蹤先進的和季節(jié)性的趨勢，并使用直觀的可視化來比較競爭模型的結(jié)果。
5、NLP擴展
利用新的RapidMiner擴展進行自然語言處理，提取語音部分標簽，并在自由文本中識別人、城市、組織和其他實體。這通常被用作一種預處理方法，用來確定文檔、網(wǎng)站文本等的內(nèi)容。

RapidMiner新功能

1、可視化工作流設計器
提高從分析師到專家的整個數(shù)據(jù)科學團隊的生產(chǎn)力
在拖放式可視界面中加速并自動創(chuàng)建預測模型
1500+的豐富庫 算法和函數(shù)確保了任何用例的最佳模型
針對常見使用情形的預構(gòu)建模板，包括客戶流失、預測性維護、欺詐檢測等
《人群的智慧》在每一步都提供積極的建議，幫助初學者

2、連接到任何數(shù)據(jù)源
處理所有數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)位于何處
即時創(chuàng)建指向數(shù)據(jù)庫、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、云存儲、業(yè)務應用程序和社交媒體的點擊
式連接 隨時隨地輕松重復使用連接與需要訪問的任何人共享它們通過
RapidMiner 市場的擴展連接到新資源

3、自動化的數(shù)據(jù)庫內(nèi)處理 
在數(shù)據(jù)庫內(nèi)運行數(shù)據(jù)準備和 ETL，使您的數(shù)據(jù)針對高級分析進行優(yōu)化
查詢和檢索數(shù)據(jù)，而無需編寫復雜的 SQL
利用高度可擴展的數(shù)據(jù)庫集群的強大功能
支持 MySQL、PostgreSQL 和 Google BigQuery

4、數(shù)據(jù)可視化與探索
評估數(shù)據(jù)的健康度、完整性和質(zhì)量
通過散點圖、直方圖、線圖、平行坐標、箱形圖等了解模式、趨勢和分布
快速找到并修復常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，包括丟失的值和異常值
使用健壯的統(tǒng)計概述和超過30種交互式可視化探索數(shù)據(jù)

5、數(shù)據(jù)準備和混合
消除為預測建模準備數(shù)據(jù)的麻煩
提供一個完全交互式的點+點擊數(shù)據(jù)準備體驗
跨任意數(shù)量的數(shù)據(jù)源提取、聯(lián)接、篩選和分組數(shù)據(jù)
創(chuàng)建可計劃和共享的可重復的數(shù)據(jù)準備和ETL流程

6、視覺和自動機器學習
快速創(chuàng)建有影響力的機器學習模型，無需編寫代碼
RapidMiner Auto Model使用自動機器學習在5次點擊中創(chuàng)建模型
從數(shù)百種監(jiān)督和非監(jiān)督的機器學習算法中選擇
實現(xiàn)基本和高級的ML技術(shù)，包括回歸、集群、時間序列、文本分析和深度學習
構(gòu)建模型以對諸如成本之類的約束敏感，從而優(yōu)化預期的業(yè)務影響
使用自動化和手動的特征工程來優(yōu)化模型的準確性