RapidMiner是一款强大的数据挖掘和分析工具,专为数据科学家、分析师和业务用户们设计,提供了直观易用的图形化界面,让大家能够轻松地构建复杂的数据挖掘流程,无需编写繁琐的代码,软件还支持多种数据源和算法,包括数据清洗、转换、模型训练和预测等。
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、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。