RapidMiner数据挖掘工具

RapidMiner是一款专业强大的数据挖掘图形化工具，它为用户免费提供数据挖掘技术和类库，在一个非常大的程度上有着先进技术，最大特色就是图形用户界面的互动原型。除此之外，这款软件拥有超过1500种机器学习算法和函数库，可以为任何用例构建最强可能的预测模型，同时可视化工作流程设计人员利用预定义连接，内置模板和可重复工作流程，加速了预测模型的原型设计和验证，能够满足用户的所有商业智能和高级分析需求。不仅如此，它还支持支持预测性分析建模与验证，支持数据访问、数据探索、数据准备、数据清洗、数据建模以及模型验证等功能，能够访问所有类型的数据，支持在所有主流平台和操作系统上运行，非常符合用户的使用情况。
另外，全新的RapidMiner带来许多升级和优化，允许用户从纯文本文件，Office文档甚至Oracle，MySQL或PostgreSQL等数据库服务器中加载所需的信息。通过使用最新的安全组件定期更新Docker映像，容器化平台的安全性也得到了提高。利用新的RapidMiner扩展进行自然语言处理，提取语音部分标签，并在自由文本中识别人、城市、组织和其他实体。这通常被用作一种预处理方法，用来确定文档、网站文本等的内容。有需要的用户欢迎下载。

RapidMiner安装教程

1、下载解压，得到RapidMiner和crack文件夹；

2、首先双击文件“exe”安装软件，依提示安装即可；

3、同意安装协议；

4、选择好安装路径后开始安装；

5、去除运行勾选，点击finish退出安装向导；

6、打开Crack文件夹，将lib文件夹复制替换到安装路径；
【C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio】

7、运行软件，选择手动激活；

8、输入许可证代码（见压缩包内的readme.txt）

9、至此，软件成功激活，以上就是RapidMiner的详细安装教程。

软件特色

1、数据访问
以任何规模连接到任何数据源，任何格式。
2、数据探索
快速发现模式或数据质量问题
3、数据混合
为预测分析创建最佳数据集。
4、数据清理
专业清理高级算法的数据。
5、造型
快速有效地构建和交付更好的模型。
6、验证
自信而准确地估计模型性能。

功能介绍

1、偏差检测和缓解
接收偏差警告在RapidMiner平台的每个部分，包括Turbo Prep，模型模拟器等。当Studio认为你的专栏可能会导致模型偏差时，你会收到一个警告，以及一个解释它是由什么触发的平台内标注。
2、流媒体和IIOT的进步
在低延迟(50-100ms)的用例中混合和匹配RapidMiner和Python，例如对大量传感器数据评分。此外，当创建设备异常检测模型、基于数据建模物理行为等时，利用新的功能拟合操作符将数据与自定义功能相匹配。
3、安全增强
对Docker无根模式的支持以及Kubernetes环境中增强的安全性都提高了我们的整体安全标准。通过使用最新的安全组件定期更新Docker映像，容器化平台的安全性也得到了提高。
4、时间序列预测
在RapidMiner Go中，基于历史数据自动预测单变量时间序列的未来值。在预测销售或人员需求时，跟踪先进的和季节性的趋势，并使用直观的可视化来比较竞争模型的结果。
5、NLP扩展
利用新的RapidMiner扩展进行自然语言处理，提取语音部分标签，并在自由文本中识别人、城市、组织和其他实体。这通常被用作一种预处理方法，用来确定文档、网站文本等的内容。

RapidMiner新功能

1、可视化工作流设计器
提高从分析师到专家的整个数据科学团队的生产力
在拖放式可视界面中加速并自动创建预测模型
1500+的丰富库 算法和函数确保了任何用例的最佳模型
针对常见使用情形的预构建模板，包括客户流失、预测性维护、欺诈检测等
《人群的智慧》在每一步都提供积极的建议，帮助初学者

2、连接到任何数据源
处理所有数据，无论数据位于何处
即时创建指向数据库、企业数据仓库、数据湖、云存储、业务应用程序和社交媒体的点击
式连接 随时随地轻松重复使用连接与需要访问的任何人共享它们通过
RapidMiner 市场的扩展连接到新资源

3、自动化的数据库内处理
在数据库内运行数据准备和 ETL，使您的数据针对高级分析进行优化
查询和检索数据，而无需编写复杂的 SQL
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

4、数据可视化与探索
评估数据的健康度、完整性和质量
通过散点图、直方图、线图、平行坐标、箱形图等了解模式、趋势和分布
快速找到并修复常见的数据质量问题，包括丢失的值和异常值
使用健壮的统计概述和超过30种交互式可视化探索数据

5、数据准备和混合
消除为预测建模准备数据的麻烦
提供一个完全交互式的点+点击数据准备体验
跨任意数量的数据源提取、联接、筛选和分组数据
创建可计划和共享的可重复的数据准备和ETL流程

6、视觉和自动机器学习
快速创建有影响力的机器学习模型，无需编写代码
RapidMiner Auto Model使用自动机器学习在5次点击中创建模型
从数百种监督和非监督的机器学习算法中选择
实现基本和高级的ML技术，包括回归、集群、时间序列、文本分析和深度学习
构建模型以对诸如成本之类的约束敏感，从而优化预期的业务影响
使用自动化和手动的特征工程来优化模型的准确性