版本:v9.10.0.0 大小:273 MB
类别:行业软件 时间:2023-09-01
立即下载提取码:j55drapidminer studio是目前世界上很先进的一款数据挖掘软件,它在各行各业都有着广泛的应用,拥有直观简洁的用户界面,尽管不支持中文,但在国内依然有大量的用户使用,功能非常强大。可以说,不管你从事与哪个行业,你的工作每秒都会产生大量的数据,想要把这些数据转变为更具挑战性的有用内容,那么一款数据挖掘软件就是不可少的,小编推荐的这款软件就有着丰富的经验。它内置1500多种机器学习算法和函数的库,拥有1000多种强大的数据算法,可以对不管简单还是复杂的数据内容,进行数据挖掘、文本挖掘、预测性分析等操作,可以帮助用户快速找到有用的数据信息,在工作中加以使用,提高工作效率。不仅如此,软件内还包含了常见用例构建模板,包括客户流失、预测性维护、欺诈检测等,可以帮助初次使用的用户快速上手,而不需要花费大量的时间去学习。此外,软件支持快速创建有影响力的机器学习模型,无需编写代码,节约时间和成本,你会发现它还有非常多的优势,有需要的用户欢迎前来下载。
PS:本站为你们提供的是“rapidminer studio破解版”,安装包内附破解补丁,将其复制到项目目录下就能激活程序,详细的图文教程已经为你们整理在了下文。

1、可视化工作流设计
整个数据科学团队提高生产效率,从分析师到专家的
加快和自动化预测模型的建立在拖动+下降的可视化界面
的1500+算法和功能丰富的库,确保最佳的模型用于任何用途的情况下,
预为常见用例构建模板,包括客户流失、预测性维护、欺诈检测等
“人群的智慧”在每一步都提供主动建议以帮助初学者
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
1、首先在本站下载并解压压缩包,找到“rapidminer-studio-9.10.0-win64-install.exe”应用程序,双击打开。
2、进入安装向导,点击下一步。

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 FilesRapidMinerRapidMiner Studio】下即可完成破解。

7、破解完成后进入软件功能页面,就可以免费使用全部功能。

1、偏差检测和缓解:在 RapidMiner 平台的每个部分接收偏差警告,包括 Turbo Prep、模型模拟器等。当 Studio 认为您有可能导致模型偏差的列时,您会收到一条警告以及一个平台内标注,说明它是由什么触发的。
2、流媒体和 IIOT 进步:在低延迟(50-100 毫秒)用例中将 RapidMiner 与 Python 混合搭配,例如对大量传感器数据进行评分。此外,在创建用于设备异常检测的模型、基于数据建模物理行为等时,利用新的函数拟合运算符将数据与自定义函数拟合。
3、安全性增强:对 Docker Rootless 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 镜像,还提高了容器化平台的安全性。
4、时间序列预测:在 RapidMiner Go 中根据历史数据自动预测单变量时间序列的未来值。在预测销售或人员配备要求时跟踪高级和季节性趋势,并使用直观的可视化来比较竞争模型的结果。
5、NLP 扩展:利用用于自然语言处理的新 RapidMiner 扩展来提取词性标签并识别自由文本中的人物、城市、组织和其他实体。这通常用作确定文档、网站文本等内容的预处理方法。

1、数据访问
连接到任何格式,任何比例的数据源
比任何其他可视化设计平台更多的数据连接器
包括60多种文件类型和格式的结构化和非结构化数据
非结构化数据访问,加载和提取信息
80 +文本,网络和多媒体挖掘和处理功能
支持纯文本,HTML,PDF,RTF等
2、数据探索
强大的统计概述,快速探索和了解您的数据
图形显示属性名称和类型
快速识别缺失值
强大的图表引擎提供了超过30种不同的可视化选项
气泡图和三维散点图
网络和树状图,以及更多
3、数据准备
提供大量的数据质量,集成和转换工具
聚合、筛选和排序或连接数据的多个选项
具备用于特征选择,创建和提取的算子
确定最佳影响因素或产生新因素
高级属性加权功能
新属性生成选项
4、数据清洗
提供多种高级数据清理方法
识别和去除重复
异常值检测和删除
规范化&标准化
衡量属性影响的加权方案
提供复杂的降维技术
自组织映射(SOM)
5、建模
深度机器学习功能
分类,回归和聚类技术
关联挖掘,频数集合和相似性计算
集合和分层模型
超过100个额外的建模算子
无缝集成R,Python和自定义脚本
流程控制功能
优化循环和分支
6、模型验证
可视化设计界面与可靠验证技术
预处理模型
交叉验证&分割验证
视觉评价技术
值得信赖的性能估算
精确度,召回率,RMSE,AUC及其他
计算显著性检验
7、云执行
扩展计算 – 按需
并行提交多个作业
弹性计算环境
任何地方可进行预测分析
提供一个基于云的中央存储库
支持敏捷开发

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