RapidMiner Studio(可视化综合数据平台)v9.10特别版.rar


说明

RapidMiner Studio具有可视化工作流程设计和完全自动化的综合数据科学平台。RapidMiner的数据科学平台为各行各业的 40,000 多个组织带来变革性的业务影响,以增加收入、降低成本并避免风险。

安装教程

1在本站下载解压,双击安装 rapidminer-studio-9.10.0-win64-install.exe

2点击下一步

3选择第一项“I agree”(我接受许可协议的条款),再点击“next”进入下一步

4选择安装位置,默认路径为“C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio”

5软件安装需要一些时间请耐心等待即可

6当安装结束后先不要运行软件,点击“finish”退出安装向导

7回到刚才下载的数据包中将“Crack”文件夹中的破解文件“lib”复制到软件安装目录中,默认路径为:C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio

8在跳出的窗口中点击第一项“替换目标中的文件”

9进入软件在跳出的激活窗口中点击“Manually enter a license key”

10再次进入刚才下载的数据包打开“Readme.txt”,复制里面的注册信息到软件的注册窗口中。

11最后运行软件即可开始使用咯,破解完成!

RapidMiner Studio软件功能

  1. 可视化工作流设计器

提高整个数据科学团队的工作效率,从分析师到专家

使用拖放可视界面加速预测模型的创建

丰富的1500多种机器学习算法和函数库,可为任何用例构建最佳模型

用于常见用例的预构建模板,包括客户流失,预测性维护,欺诈检测等等

Unique Wisdom of Crowds功能可在工作流程的每个步骤提供主动建议,包括参数填充

  1. 数据源

无论身在何处,都可以连接到您的所有数据

创建指向数据库,企业数据仓库,数据湖泊,云存储,业务应用程序和社交媒体的点击+单击连接

在任何上下文中重用连接,并轻松与需要访问权限的任何人共享

通过从Marketplace下载扩展来连接到新数据源

  1. 数据库内处理

直接在数据库中运行数据准备和ETL过程

无需编写复杂的SQL即可查询和检索数据

利用高度可扩展的数据库集群的强大功能

支持MySQL,PostgreSQL和Google BigQuery

  1. 探索和可视化数据

评估数据的健康状况,完整性和质量

通过散点图,直方图,折线图,平行坐标,箱形图等了解数据中的模式,趋势和分布

识别并修复常见的数据质量问题,包括缺失值和异常值

使用强大的统计概述和30多种交互式可视化来探索数据

  1. 数据准备和混合

消除为预测建模准备数据的麻烦

跨任意数量的源提取,加入,过滤和分组数据

创建可以调度和共享的可重复数据准备和ETL过程

跳转到Turbo Prep ,获得完全交互式点击+点击数据准备体验

  1. 机器学习

无需编写代码即可创建强大的机器学习模

从数百种有监督和无监督的机器学习算法中进行选择

实施各种ML技术,包括回归,聚类,时间序列,文本分析和深度学习

使用自动和手动功能工程来提高模型精度

与Auto Model集成, 使用自动化机器学习,通过5次点击创建模型

  1. 模型验证

在部署到生产之前了解模型的真实性能

通过独特的方法消除过度拟合,防止模型训练预处理数据泄漏到模型的应用程序中

只需单击鼠标即可将经过验证的技术(如交叉验证)添加到模型中

  1. 可解释的模型不是黑盒子

创建易于理解且易于理解的可视化数据科学工作流程

记录数据准备,建模和验证过程中的每个步骤,以实现完全透明

可视化工作流程很容易向组织中的其他人解释

支持本地可解释的模型 - 不可知解释(LIME)框架

  1. 灵活的评分和部署

将预测性见解转化为规范性行为

快速将评分数据部署到电子表格和数据可视化工具

使用Server将模型转换为生产Web服务

为要求苛刻的高事务/低延迟用例添加 实时评分

  1. 自动化与过程控制

构建复杂的可视化工作流程并自动完成重要任务

使用流程控制运算符创建重复和循环任务,分支流和访问系统资源的工作流

支持各种脚本语言,用于自定义集成和自动机

安排流程

  1. 开放和可扩展

与现有应用程序和代码集成

使用R和Python代码和库来扩展程序

通过灵活的扩展机制为软件添加新功能

开放核心在AGPL许可下可用

软件特色

  1. 图形用户界面的互动交流原形
  2. 支持正确引导剖析
  3. 支持可再用搭建控制模块
  4. 有1500几台机器学习和数据预处理作用
  5. 易于集成R&Python脚本制作
  6. 有着靠谱的验证方式
  7. 可以浏览全部种类的数据信息
  8. 在全部流行服务平台和电脑操作系统上运作
  9. 云联接和储存库
  10. 支持人群聪慧
  11. 支持预测性剖析模型与认证
  12. 支持数据可视化实际操作自然环境

软件亮点

数据访问

以任何规模连接到任何数据源,任何格式。

数据探索

快速发现模式或数据质量问题

数据混合

为预测分析创建最佳数据集。

数据清理

专业清理高级算法的数据。

造型

快速有效地构建和交付更好的模型。

验证

自信而准确地估计模型性能。

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