RapidMiner Studio for Mac(可视化综合数据平台)

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。需要的来macz下载体验吧~

安装教程

本站下载完成后，将【RapidMiner Studio】拖到右侧应用程序进行安装

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激活成功，请享用吧~

RapidMiner Studio 破解版功能特色

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
在拖放式可视化界面中加速和自动化预测模型的创建
包含 1,500 多种 算法和函数的丰富库可确保为任何用例提供最佳模型
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
“众志成城”每一步都提供主动建议，帮助初学者

连接到任何数据源
处理您的所有数据，无论数据位于何处
立即创建指向数据库、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
随时轻松重复使用连接，并轻松与需要访问的任何人共享
通过RapidMiner 市场的扩展连接到新资源
自动数据库内处理
在数据库内运行数据准备和 ETL 以保持您的数据针对高级分析进行优化
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力量
支持 MySQL、PostgreSQL 和 Google BigQuery

数据可视化与探索
评估数据健康、完整性和质量
通过散点图、直方图、折线图、平行坐标、箱线图等了解模式、趋势和分布
快速查找和修复常见的数据质量问题，包括缺失值和异常值
使用强大的统计概览和 30 多个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
RapidMiner Turbo Prep 提供完全交互式的点击式数据准备体验
跨任意数量的源提取、连接、过滤和分组数据
创建可计划和共享的可重复数据准备和 ETL 流程

视觉和自动化机器学习
无需编写代码即可快速创建有影响力的机器学习模型
RapidMiner Auto Model 使用自动化机器学习在 5 次点击中创建模型
从数百种监督和无监督机器学习算法中进行选择
实施基本和高级 ML 技术，包括回归、聚类、时间序列、文本分析和深度学习
构建对成本等约束***的模型，以优化对所需业务影响的预测
使用自动和手动特征工程来优化模型准确性

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（例如交叉验证）添加到模型中

可解释的模型不是黑匣子
创建易于解释且易于理解的可视化数据科学工作流程
数据准备、建模和验证过程中的每个步骤都记录在案，以确保完全透明
视觉效果很容易向组织中的其他人解释以获得部署的支持
支持本地可解释模型不可知解释 (LIME) 框架

从 R 和 Python 代码中获取更多信息
编码人员和非编码人员之间的可扩展代码部署和协作
将基于代码的模型和包含代码的模型部署到可扩展的平台中
通过将您的代码片段上传到 RapidMiner 存储库以在简化的可视化工作流设计器中使用，消除重复工作并确保其他人重复使用您的工作
通过在专业和尖端库的基础上构建并使用 RapidMiner 将其提供给团队的其他成员，来利用充满活力的 Python 生态系统
利用其他人生成的数据准备和 ETL 管道

灵活的评分和模型操作
将预测洞察转化为业务影响
使用 RapidMiner AI Hub（以前称为 RapidMiner Server）将评分数据快速部署到电子表格和数据可视化工具，或将模型转换为生产网络服务
RapidMiner Model Ops 为不那么高级的用户提供了一种简单的方法来将模型投入生产并正确管理它们
与企业调度工具集成
添加 RapidMiner Real-Time Scoring 用于要求高交易/低延迟的用例

自动化和过程控制
构建复杂的可视化工作流程并自动执行重要任务
使用过程控制操作员创建重复和循环任务、分支流和访问系统资源的工作流
支持用于自定义集成和自动机的各种脚本语言
安排进程

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 RapidMiner
通过Github 上的RapidMiner Python 库将 RapidMiner 与 Python 集成
通过RapidMiner 市场下载由 RapidMiner、我们的合作伙伴和社区提供的新功能
通过其灵活的扩展机制为 RapidMiner 添加新功能
RapidMiner Studio 开放核心在AGPL 许可下可用