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RapidMiner數(shù)據(jù)挖掘工具

版本:v9.10 大小:543.5M 語(yǔ)言:英文 類(lèi)別:數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)
  • 類(lèi)型:國(guó)外軟件
  • 授權(quán):共享軟件
  • 更新:2024-03-17
  • 環(huán)境:Windows11,Windows10,Windows8,Windows7
  • 本地下載
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情介紹

RapidMiner是一款專(zhuān)業(yè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘圖形化工具,它為用戶(hù)免費(fèi)提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和類(lèi)庫(kù),在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù),最大特色就是圖形用戶(hù)界面的互動(dòng)原型。除此之外,這款軟件擁有超過(guò)1500種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和函數(shù)庫(kù),可以為任何用例構(gòu)建最強(qiáng)可能的預(yù)測(cè)模型,同時(shí)可視化工作流程設(shè)計(jì)人員利用預(yù)定義連接,內(nèi)置模板和可重復(fù)工作流程,加速了預(yù)測(cè)模型的原型設(shè)計(jì)和驗(yàn)證,能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的所有商業(yè)智能和高級(jí)分析需求。不僅如此,它還支持支持預(yù)測(cè)性分析建模與驗(yàn)證,支持?jǐn)?shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模以及模型驗(yàn)證等功能,能夠訪(fǎng)問(wèn)所有類(lèi)型的數(shù)據(jù),支持在所有主流平臺(tái)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行,非常符合用戶(hù)的使用情況。
另外,全新的RapidMiner帶來(lái)許多升級(jí)和優(yōu)化,允許用戶(hù)從純文本文件,Office文檔甚至Oracle,MySQL或PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器中加載所需的信息。通過(guò)使用最新的安全組件定期更新Docker映像,容器化平臺(tái)的安全性也得到了提高。利用新的RapidMiner擴(kuò)展進(jìn)行自然語(yǔ)言處理,提取語(yǔ)音部分標(biāo)簽,并在自由文本中識(shí)別人、城市、組織和其他實(shí)體。這通常被用作一種預(yù)處理方法,用來(lái)確定文檔、網(wǎng)站文本等的內(nèi)容。有需要的用戶(hù)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(kāi)始安裝;

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

7、運(yùn)行軟件,選擇手動(dòng)激活;

8、輸入許可證代碼(見(jiàn)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(xì)安裝教程。

軟件特色

1、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)
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(wèn)題
3、數(shù)據(jù)混合
為預(yù)測(cè)分析創(chuàng)建最佳數(shù)據(jù)集。
4、數(shù)據(jù)清理
專(zhuān)業(yè)清理高級(jí)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(yàn)證
自信而準(zhǔn)確地估計(jì)模型性能。

功能介紹

1、偏差檢測(cè)和緩解
接收偏差警告在RapidMiner平臺(tái)的每個(gè)部分,包括Turbo Prep,模型模擬器等。當(dāng)Studio認(rèn)為你的專(zhuān)欄可能會(huì)導(dǎo)致模型偏差時(shí),你會(huì)收到一個(gè)警告,以及一個(gè)解釋它是由什么觸發(fā)的平臺(tái)內(nèi)標(biāo)注。
2、流媒體和IIOT的進(jìn)步
在低延遲(50-100ms)的用例中混合和匹配RapidMiner和Python,例如對(duì)大量傳感器數(shù)據(jù)評(píng)分。此外,當(dāng)創(chuàng)建設(shè)備異常檢測(cè)模型、基于數(shù)據(jù)建模物理行為等時(shí),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(qiáng)
對(duì)Docker無(wú)根模式的支持以及Kubernetes環(huán)境中增強(qiáng)的安全性都提高了我們的整體安全標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)使用最新的安全組件定期更新Docker映像,容器化平臺(tái)的安全性也得到了提高。
4、時(shí)間序列預(yù)測(cè)
在RapidMiner Go中,基于歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)預(yù)測(cè)單變量時(shí)間序列的未來(lái)值。在預(yù)測(cè)銷(xiāo)售或人員需求時(shí),跟蹤先進(jìn)的和季節(jié)性的趨勢(shì),并使用直觀的可視化來(lái)比較競(jìng)爭(zhēng)模型的結(jié)果。
5、NLP擴(kuò)展
利用新的RapidMiner擴(kuò)展進(jìn)行自然語(yǔ)言處理,提取語(yǔ)音部分標(biāo)簽,并在自由文本中識(shí)別人、城市、組織和其他實(shí)體。這通常被用作一種預(yù)處理方法,用來(lái)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(shè)計(jì)器
提高從分析師到專(zhuān)家的整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力
在拖放式可視界面中加速并自動(dòng)創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型
1500+的豐富庫(kù) 算法和函數(shù)確保了任何用例的最佳模型
針對(duì)常見(jiàn)使用情形的預(yù)構(gòu)建模板,包括客戶(hù)流失、預(yù)測(cè)性維護(hù)、欺詐檢測(cè)等
《人群的智慧》在每一步都提供積極的建議,幫助初學(xué)者

2、連接到任何數(shù)據(jù)源
處理所有數(shù)據(jù),無(wú)論數(shù)據(jù)位于何處
即時(shí)創(chuàng)建指向數(shù)據(jù)庫(kù)、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、云存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)應(yīng)用程序和社交媒體的點(diǎn)擊
式連接 隨時(shí)隨地輕松重復(fù)使用連接與需要訪(fǎng)問(wèn)的任何人共享它們通過(guò)
RapidMiner 市場(chǎng)的擴(kuò)展連接到新資源

3、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)處理 
在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)運(yùn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和 ETL,使您的數(shù)據(jù)針對(duì)高級(jí)分析進(jìn)行優(yōu)化
查詢(xún)和檢索數(shù)據(jù),而無(wú)需編寫(xiě)復(fù)雜的 SQL
利用高度可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫(kù)集群的強(qiáng)大功能
支持 MySQL、PostgreSQL 和 Google BigQuery

4、數(shù)據(jù)可視化與探索
評(píng)估數(shù)據(jù)的健康度、完整性和質(zhì)量
通過(guò)散點(diǎn)圖、直方圖、線(xiàn)圖、平行坐標(biāo)、箱形圖等了解模式、趨勢(shì)和分布
快速找到并修復(fù)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題,包括丟失的值和異常值
使用健壯的統(tǒng)計(jì)概述和超過(guò)30種交互式可視化探索數(shù)據(jù)

5、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和混合
消除為預(yù)測(cè)建模準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的麻煩
提供一個(gè)完全交互式的點(diǎn)+點(diǎn)擊數(shù)據(jù)準(zhǔn)備體驗(yàn)
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(jì)劃和共享的可重復(fù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和ETL流程

6、視覺(jué)和自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)
快速創(chuàng)建有影響力的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,無(wú)需編寫(xiě)代碼
RapidMiner Auto Model使用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)在5次點(diǎn)擊中創(chuàng)建模型
從數(shù)百種監(jiān)督和非監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中選擇
實(shí)現(xiàn)基本和高級(jí)的ML技術(shù),包括回歸、集群、時(shí)間序列、文本分析和深度學(xué)習(xí)
構(gòu)建模型以對(duì)諸如成本之類(lèi)的約束敏感,從而優(yōu)化預(yù)期的業(yè)務(wù)影響
使用自動(dòng)化和手動(dòng)的特征工程來(lái)優(yōu)化模型的準(zhǔn)確性

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  • 電腦版
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