⑴RapidMiner Studio是一款非常专业的数据挖掘图形化工具，具有多种机器学习算法和函数的库，这款工具的主要作用是帮助用户用户免费提供数据挖掘技术和类库，包括客户流失预测，欺诈检测，预测性维护等。有着非常大程度上的先进技术，最大特色就是图形用户界面的互动原型。
⑵将winwin分享的压缩包解压，得到RapidMiner Studio Developer ..软件和crack破解文件夹；
⑶双击文件“rapidminer-studio-..-win-install.exe”安装软件，依提示安装即可；
⑷安装完成后，复制crack破解文件夹里的文件到软件安装目录\lib下替换原文件；默认路径【C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio\lib】
⑸运行软件，选择手动激活；
⑹输入许可证代码（见压缩包内的readme.txt
⑺软件成功激活！
⑻图形用户界面的互动原型。
⑼支持引导分析。
⑽支持可再用构建模块。
⑾有多台机器学习和数据预处理功能。
⑿易于集成R&Python脚本。
⒀拥有可靠的认证方法。
⒁能够访问所有类型的数据。
⒂在所有主流平台和操作系统上运行。
⒃云连接和存储库。
⒄支持群体智慧。
⒅支持预测性分析建模与验证。
⒆支持可视化操作环境。
⒇①连接到任何格式，任何比例的数据源。
⒈②比任何其他可视化设计平台更多的数据连接器。
⒉③包括多种文件类型和格式的结构化和非结构化数据。
⒊④非结构化数据访问，加载和提取信息。
⒋⑤种文本，网络和多媒体挖掘和处理功能。
⒌⑥支持纯文本，HTML，PDF，RTF等。
⒍①强大的统计概述，快速探索和了解您的数据。
⒎②图形显示属性名称和类型。
⒏③快速识别缺失值。
⒐④强大的图表引擎提供了超过种不同的可视化选项。
⒑⑤气泡图和三维散点图。
⒒⑥网络和树状图，以及更多。
⒓①提供大量的数据质量，集成和转换工具。
⒔②聚合筛选和排序或连接数据的多个选项。
⒕③具备用于特征选择，创建和提取的算子。
⒖④确定最佳影响因素或产生新因素。
⒗⑤高级属性加权功能。
⒘⑥新属性生成选项。
⒙①提供多种高级数据清理方法。
⒚②识别和去除重复。
⒛③异常值检测和删除。
①④规范化&标准化。
②⑤衡量属性影响的加权方案。
③⑥提供复杂的降维技术。
④⑦自组织映射（SOM。
⑤①深度机器学习功能。
⑥②分类回归和聚类技术。
⑦③关联挖掘，频数集合和相似性计算。
⑧④集合和分层模型。
⑨⑤超过个额外的建模算子。
⑩⑥无缝集成R，Python和自定义脚本。
Ⅰ⑦流程控制功能。
Ⅱ⑧优化循环和分支。
Ⅲ①可视化设计界面与可靠验证技术。
Ⅳ③交叉验证&分割验证。
Ⅴ④视觉评价技术。
Ⅵ⑤值得信赖的性能估算。
Ⅶ⑥精确度，召回率，RMSE，AUC及其他。
Ⅷ⑦计算显著性检验。
Ⅸ①扩展计算-按需。
Ⅹ②并行提交多个作业。
㈠③弹性计算环境。
㈡④任何地方可进行预测分析。
㈢⑤提供一个基于云的中央存储库。
㈣⑥支持敏捷开发。
㈤"为整个数据科学团队提供更高的生产力"
㈥.加速和自动生成拖放视觉界面上的预测模型。
㈦.超过个算法和功能的丰富库可以确保任何用例都有最好的模型。
㈧.预制化模板用于通用用例，包括客户流失预测性维护欺诈检测等等。
㈨."大众智慧"在每一步骤中都提供积极的建议，以帮助新手。
㈩[与任意数据源连接]
.现在就为数据库企业数据仓库数据湖云存储商业应用和社会媒体建立点击链接。
.很容易地重新使用连接，并且很容易地和需要访问的人共享连接。
.扩大RapidMiner市场与新资源的联系。
【自动数据库内处理】
.不需要编写复杂SQL就可以查询和检索数据。
.利用高度可扩展的数据库集群的威力。
.支持MySQL,PostgreSQL和GoogleBigQuery。
[资料的可视化和探索]
.利用散点图直方图折线图平行坐标箱形图等了解图案趋势和分布。
.快速地发现和解决常见的数据质量问题，包括丢失值和离群值。
.利用强大的统计概览和多个可交互视觉视图研究数据。
【资料编制与整理】
.RapidMinerTurboPrep为点+点击数据准备体验。
.从任意数量的源中抽取数据合并过滤和分组。
.创建可计划和共享的可重复数据编制和ETL流程。
"视觉和自动化机器学习"
.RapidMiner自动模型使用自动机器学习来创建个点击点模型。
.从数以百计有监督和无监督的机器学习算法中选出。
.执行基本和高级ML技术，包括回归聚类时间序列文本分析和深度学习。
.建立模型，以便对成本等约束保持敏感性，以便根据需要进行的业务影响优化预测。
.同时使用自动和手动特征工程来优化模型的精确性。
以上便是winwin下载小编给大家分享介绍的数据挖掘图形化工具——RapidMiner Studio！