rapidminer中文版是一款开源的数据挖掘软件,提供了丰富的数据分析和建模工具,可以帮助用户快速处理和分析海量数据,界面简洁操作简单易上手,用户可以通过可视化界面进行数据建模和预测分析。
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。
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
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
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。
1.下载RapidMiner安装包,解压后,双击“exe”文件,进入安装向导,单击Next
2.阅读许可协议,单击I Agree
3.点击“Browse”选择安装位置,一般默认在C盘,推荐安装在D盘,单击Install安装
4.RapidMiner安装完成,单击Finish,退出安装向导
rapidminer中文版为用户进行数据建模和预测分析提供了极**利,欢迎下载!
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