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