RapidMiner Studio Developer是一款不错的数据挖掘軟件，该軟件功能强大，可以从数百种有监督和无监督的机器学习算法中进行选择，还可以和别人共享，需要的小伙伴不妨来下载试试吧。

教程

1，双击rapidminer-studio-9.4.1-win64-install.exe，安装軟件
2，軟件安装完成后，复制Crack文件夹里的文件到軟件安装目录lib下替换原文件默认路径C:Program FilesRapidMinerRapidMiner Studiolib
3，运行軟件，选择手动激活，输入许可证代码(见压缩包内的readme.txt)
4，安裝完成，Enjoy

軟件特色

1、數據訪問

以任何規模連接到任何數據源，任何格式。

2、數據探索

快速發現模式或數據質量問題

3、數據混合

爲預測分析創建最佳數據集。

4、數據清理

專業清理高級算法的數據。

5、造型

快速有效地構建和交付更好的模型。

6、驗證

自信而准確地估計模型性能。

軟件优势

一、提高整個數據科學團隊的工作效率

1、在拖放式視覺界面中加速並自動創建預測模型

2、超过1500种 算法和功能的丰富库可确保针对任何用例提供最佳模型

3、針對常見用例的預制模板，包括客戶流失，預測性維護，欺詐檢測等

4、“群衆智慧”在每個步驟均提供主動建議，以幫助初學者

二、連接到任何數據源

1、立即建立指向數據庫，企業數據倉庫，數據湖，雲存儲，業務應用程序和社交媒體的點擊連接

2、隨時輕松重用連接，並輕松與需要訪問的任何人共享連接

3、通過RapidMiner市場擴展連接到新資源

三、自動化的數據庫內處理

1、查詢和檢索數據而無需編寫複雜的SQL

2、利用高度可擴展的數據庫集群的強大功能

3、支持MySQL，PostgreSQL和Google BigQuery

四、數據可視化與探索

1、通過散點圖，直方圖，折線圖，平行坐標，箱形圖等了解模式，趨勢和分布

2、快速查找並修複常見的數據質量問題，包括缺失值和異常值

3、使用強大的統計概述和30多種交互式可視化視圖來探索數據

五、數據准備和混合

1、RapidMiner Turbo Prep 提供了完全交互式的点+单击数据准备体验

2、跨任意數量的源提取，合並，過濾和分組數據

3、創建可計劃和共享的可重複數據准備和ETL過程

六、視覺與自動化機器學習

1、RapidMiner自动模型 使用自动机器学习在5次点击中创建模型

2、從數百種有監督和無監督的機器學習算法中進行選擇

3、實施基本和高級ML技術，包括回歸，聚類，時間序列，文本分析和深度學習

4、建立模型以對諸如成本之類的約束敏感，以針對您所需的業務影響優化預測

5、同時使用自動和手動特征工程來優化模型准確性

七、模型驗證

1、通過獨特的方法消除過擬合，該方法可防止模型訓練的預處理數據泄漏到模型的應用程序中

2、只需單擊一下鼠標，即可將經過驗證的技術(例如交叉驗證)添加到模型中

八、可解釋的模型不是黑匣子

1、記錄了數據准備，建模和驗證過程中的每個步驟，以確保完全透明

2、視覺很容易向組織中的其他人解釋，以贏得部署支持

3、支持本地可解釋模型不可知論解(LIME)框架

九、從R&Python代碼獲得更多

1、將基于代碼的模型和包含代碼的模型部署到可擴展的平台中

2、通過將代碼段上傳到RapidMiner存儲庫中，以簡化可視化工作流設計器，從而消除重複的工作並確保其他人重複使用您的工作

3、通過建立在專業且先進的庫之上，並使用RapidMiner將其提供給您的團隊中的其他成員，從而利用充滿活力的Python生態系統

4、利用其他人産生的數據准備和ETL管道

十、靈活的評分和模型操作

1、快速将计分的数据部署到电子表格和数据可视化工具，或使用RapidMiner Server将模型转换为生产Web服务

2、RapidMiner模型操作 为不那么高级的用户提供了一种简便的方法，使其可以将模型投入生产并正确管理它们

3、與企業調度工具集成

4、添加 RapidMiner实时评分， 以应对高交易量/低延迟的用例

十一、自動化與過程控制

1、使用流程控制操作員創建重複和循環任務，分支流和訪問系統資源的工作流

2、支持用于自定義集成和自動機的多種腳本語言

3、安排流程

十二、開放，可擴展

1、使用R和Python代碼和庫來擴展RapidMiner

2、通过Github上的RapidMiner Python库将RapidMiner与Python集成

3、通過RapidMiner市場下載RapidMiner，我們的合作夥伴和社區提供的新功能

4、通過其靈活的擴展機制爲RapidMiner添加新功能

5、RapidMiner Studio开放式内核已获得 AGPL许可