RapidMiner Studio具有可視化工作流程設計和完全自動化的綜合數據科學平臺。RapidMiner的數據科學平臺為各行各業的 40,000 多個組織帶來變革性的業務影響，以增加收入、降低成本并避免風險。

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RapidMiner Studio功能特色

可視化工作流設計器 提高從分析師到專家的整個數據科學團隊的生產力 在拖放式可視化界面中加速和自動化預測模型的創建 包含 1,500 多種 算法和函數的豐富庫可確保為任何用例提供最佳模型 用于常見用例的預構建模板，包括客戶流失、預測性維護、欺詐檢測等 “眾志成城”每一步都提供主動建議，幫助初學者
	連接到任何數據源 處理您的所有數據，無論數據位于何處 立即創建指向數據庫、企業數據倉庫、數據湖、云存儲、業務應用程序和社交媒體的點擊式連接 隨時輕松重復使用連接，并輕松與需要訪問的任何人共享 通過RapidMiner 市場的擴展連接到新資源 自動數據庫內處理 在數據庫內運行數據準備和 ETL 以保持您的數據針對高級分析進行優化 無需編寫復雜的 SQL 即可查詢和檢索數據 利用高度可擴展的數據庫集群的力量 支持?MySQL、PostgreSQL?和 Google BigQuery
數據可視化與探索 評估數據健康、完整性和質量 通過散點圖、直方圖、折線圖、平行坐標、箱線圖等了解模式、趨勢和分布 快速查找和修復常見的數據質量問題，包括缺失值和異常值 使用強大的統計概覽和 30 多個交互式可視化來探索數據 ?
	數據準備和混合 消除為預測建模準備數據的麻煩 RapidMiner Turbo Prep 提供完全交互式的點擊式數據準備體驗 跨任意數量的源提取、連接、過濾和分組數據 創建可計劃和共享的可重復數據準備和 ETL 流程
視覺和自動化機器學習 無需編寫代碼即可快速創建有影響力的機器學習模型 RapidMiner Auto Model 使用自動化機器學習在 5 次點擊中創建模型 從數百種監督和無監督機器學習算法中進行選擇 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 構建對成本等約束敏感的模型，以優化對所需業務影響的預測 使用自動和手動特征工程來優化模型準確性
	模型驗證 在部署到生產之前了解模型的真實性能 通過獨特的方法消除過擬合，防止模型訓練預處理數據泄漏到模型的應用程序中 只需單擊鼠標，即可將經過驗證的技術（例如交叉驗證）添加到模型中 ?
可解釋的模型不是黑匣子 創建易于解釋且易于理解的可視化數據科學工作流程 數據準備、建模和驗證過程中的每個步驟都記錄在案，以確保完全透明 視覺效果很容易向組織中的其他人解釋以獲得部署的支持 支持本地可解釋模型不可知解釋 (LIME) 框架 ?
	從 R 和 Python 代碼中獲取更多信息 編碼人員和非編碼人員之間的可擴展代碼部署和協作 將基于代碼的模型和包含代碼的模型部署到可擴展的平臺中 通過將您的代碼片段上傳到 RapidMiner 存儲庫以在簡化的可視化工作流設計器中使用，消除重復工作并確保其他人重復使用您的工作 通過在專業和尖端庫的基礎上構建并使用 RapidMiner 將其提供給團隊的其他成員，來利用充滿活力的 Python 生態系統 利用其他人生成的數據準備和 ETL 管道
靈活的評分和模型操作 將預測洞察轉化為業務影響 使用 RapidMiner AI Hub（以前稱為 RapidMiner Server）將評分數據快速部署到電子表格和數據可視化工具，或將模型轉換為生產網絡服務 RapidMiner Model Ops 為不那么高級的用戶提供了一種簡單的方法來將模型投入生產并正確管理它們 與企業調度工具集成 添加 RapidMiner Real-Time Scoring 用于要求高交易/低延遲的用例
	自動化和過程控制 構建復雜的可視化工作流程并自動執行重要任務 使用過程控制操作員創建重復和循環任務、分支流和訪問系統資源的工作流 支持用于自定義集成和自動機的各種腳本語言 安排進程 ?
開放和可擴展 與現有應用程序和代碼集成 使用 R 和 Python 代碼和庫來擴展 RapidMiner 通過Github 上的RapidMiner Python 庫將 RapidMiner 與 Python 集成 通過RapidMiner 市場下載由 RapidMiner、我們的合作伙伴和社區提供的新功能 通過其靈活的擴展機制為 RapidMiner 添加新功能 RapidMiner Studio 開放核心在AGPL 許可下可用

小編點評

RapidMiner Studio是一款出色的軟件，它徹底改變了我們處理數據的方式，幫助創建易于解釋且易于理解的可視化數據科學工作流程。使用 RapidMiner Studio 可以加深用戶對大數據趨勢工作的理解，并實施基于預測模型的新解決方案。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的RapidMiner Studio for Mac - 可视化综合数据平台的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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