RapidMiner Studio破解版 v9.10 中文版

RapidMiner Studio做为一款领先于全球的标杆产品，毫不夸大的说，有了它，您能够通过它完美的达到想要的效果，无论是新手又或者说老手，使用后总能做到最佳效果，当然这些都算不上最出色的地方，强大的功能，让其他同类软件望尘莫及，这点也是其他同级别产品所做不到的，相比有一些网友已经等不及要体验这款软件了，小编为广大网友提供RapidMiner Studio下载，所以感兴趣的小伙伴们千万不要错过了哦。

RapidMiner Studio是一款专业性极强的数据库类软件。RapidMiner Studio汉化版专门为从事可视化设计工作的用户所打造的，内置丰富的类库素材以及强大的数据挖掘技术，界面简约清爽，功能一目了然，内置1500多种算法与函数库，大大加快了用户的工作效率。

RapidMiner Studio最新版在老版本的基础上对功能进行了全面的升级与优化，用户可以在纯文本文件、Office文档甚至Oracle，MySQL等数据库进行加载，有着极强的实用性与兼容性。而且该软件还会定期对Docker映像进行更新，保证了平台的安全性。

RapidMiner Studio特色

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。

RapidMiner Studio功能介绍

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。

RapidMiner安装教程（附破解教程）

1.下载解压，得到RapidMiner Studio软件和crack破解文件夹；

2.首先双击文件“exe”安装软件，依提示安装即可；

3.同意安装协议；

4.选择好安装路径后开始安装；

5.去除运行勾选，点击finish退出安装向导；

6.打开Crack文件夹，将lib文件夹复制替换到安装路径；

【C:Program FilesRapidMinerRapidMiner Studio】

7.运行软件，选择手动激活；

8.输入许可证代码（见压缩包内的readme.txt）

9.至此，软件成功激活，以上就是RapidMiner Studio破解版的详细安装教程（附破解教程）。

rapidminer studio没法启动

这样是加载失败，可能是自己的电脑配置太低，就选选择start normally 进得去，也会发现丢算子等丢包行为。把自己电脑开到最佳性能，再打开就行了

rapidminer studio使用教程

第一次打开RapidMiner Studio时会激活分步教程。阅读介绍并参加导览是一个好主意。

稍后，您可以通过选择File> New Process并选择Learn选项卡来重新打开教程。

该Learn标签链接到以下附加材料：

转到文档

访问社区

观看培训视频

起始页面

学完本教程后，您可以在起始页的帮助下决定下一步：

如果您需要其他指导，或者想要加速数据准备和模型构建，请尝试使用Turbo Prep，RapidMiner的交互式数据准备工具，以及自动模型，RapidMiner的自动化机器学习解决方案。

如果要查看更多示例，请从Samples Repository中的一个模板中进行选择。

如果您想自己动手，请在设计视图中从头开始创建一个新的（空白）流程。

您可以通过选择File> 随时打开“起始页” New Process。

rapidminer studio聚类分析使用教程

分析流程：读取数据库---->聚类分析---->存储csv文件---->结束

1.打开RapidMiner工具，进入白板界面

2.读取数据库：拖曳---左侧中的Database--->Read Database标签，读取数据库，然后设置数据库的基本条件，点击白板中的Read Database，查看右侧信息

1）数据库连接条件：点击Connection右边的数据库连接配置按钮，输入相关信息如：数据库名称、用户名、密码、Host等，然后点击下方的测试一下连接是否成功。

2）读取数据库中表以及相关属性数据配置：点击query右侧的图标，选择数据库下的表--属性--以及条件，可以筛选出来对应的数据

3.聚类算法：拖曳---左侧中的Modeling--->segmentation--->K-Means标签到白板中，聚类算法插件，用于数据的聚类分析

1）配置聚类算法的参数：簇数、迭代次数等

4.存储文件：拖曳---左侧中的Data Access--->Files--->Write标签到白板中，存储文件插件，用于分析结果的存储

然后在右侧csv file配置存储路径

5.分析流程图---规划，通过连接线连接整个的执行流程，并点击执行按钮

如图所示

6.执行结果

1)、分析具体结果数据

2)、统计数据：最大、最小、平均值、聚类

3)、聚类分析图

7.结果分析：

1）每科目的最低分、最高分、平均分等信息

2）聚类：三簇数据，每簇数据的学生个数

1）每科分值的分布情况，看出大部分学生的成绩分布在【70-80】之间，90分以上的偏少

1）聚类按三簇进行聚类，也就是说分为了三类学生

2）cluster_0结合第一个图有378个学生实例，从成绩上分析学习情况：地理成绩不及格；语文、化学成绩偏差；物理、英语较好；数学最好

cluster_1结合第一个图有136个学生实例，从成绩上分析学习情况：地理成绩不及格；历史、化学成绩偏差；语文较好；物理、英语、数学最好

cluster_2结合第一个图有26个学生实例，从成绩上分析学习情况：地理成绩不及格；历史、化学成绩偏差；语文、数学、物理较好；英语最好

rapidminer studio视频教程

1.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

在拖放式可视界面中加速并自动创建预测模型

1500+的丰富库 算法和函数确保了任何用例的最佳模型

针对常见使用情形的预构建模板，包括客户流失、预测性维护、欺诈检测等

《人群的智慧》在每一步都提供积极的建议，帮助初学者

2.连接到任何数据源

处理所有数据，无论数据位于何处

即时创建指向数据库、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 随时随地轻松重复使用连接与需要访问的任何人共享它们通过

RapidMiner 市场的扩展连接到新资源

3.自动化的数据库内处理

在数据库内运行数据准备和 ETL，使您的数据针对高级分析进行优化

查询和检索数据，而无需编写复杂的 SQL

利用高度可扩展的数据库集群的强大功能

支持 MySQL、PostgreSQL 和 Google BigQuery

4.数据可视化与探索

评估数据的健康度、完整性和质量

通过散点图、直方图、线图、平行坐标、箱形图等了解模式、趋势和分布

快速找到并修复常见的数据质量问题，包括丢失的值和异常值

使用健壮的统计概述和超过30种交互式可视化探索数据

5.数据准备和混合

消除为预测建模准备数据的麻烦

提供一个完全交互式的点+点击数据准备体验

跨任意数量的数据源提取、联接、筛选和分组数据

创建可计划和共享的可重复的数据准备和ETL流程

6.视觉和自动机器学习

快速创建有影响力的机器学习模型，无需编写代码

RapidMiner Auto Model使用自动机器学习在5次点击中创建模型

从数百种监督和非监督的机器学习算法中选择

实现基本和高级的ML技术，包括回归、集群、时间序列、文本分析和深度学习

构建模型以对诸如成本之类的约束敏感，从而优化预期的业务影响

使用自动化和手动的特征工程来优化模型的准确性

RapidMiner Studio 自动模型

无论您是刚开始使用RapidMiner，还是老手，Auto Model都可以让您的生活更轻松。Auto Model是RapidMiner Studio的扩展，可加速构建和验证模型的过程。最重要的是，它创建了一个您自己可以修改或投入生产的流程 - 没有黑盒子！

Auto Model解决了三大类问题：

预测

聚类

离群值

在预测类别中，您可以解决分类和回归问题。自动模型可帮助您评估数据，提供解决问题的相关模型，并在计算完成后帮助您比较这些模型的结果。

自动模型不仅可以帮助您获得结果; 它还可以帮助您理解这些结果，即使对于内部逻辑可能难以理解的深度学习等模型也是如此。在RapidMiner Studio中，“自动模型”显示为视图，位于“设计”视图，“结果”视图和“Turbo准备”旁边。

示例：预测泰坦尼克号上的生存

为了展示自动模型的工作原理，我们将使用与RapidMiner Studio捆绑的数据集之一，泰坦尼克号数据集，并使用它来预测泰坦尼克号的生存。要开始使用，请Auto Model按RapidMiner Studio顶部的按钮选择视图。

选择数据

启动自动模型后，第一步是从您的某个存储库中选择一个数据集。如果您的数据不在存储库中，请单击屏幕顶部显示“首先导入新数据”的链接。

在我们的示例中，泰坦尼克号数据集可以在Samples> 下找到data。选择此数据集，然后单击Next屏幕底部的。

选择任务

选择数据集后，您必须确定要解决的问题类型。Auto Model识别三个不同的任务：

预测

集群

离群值

在我们的示例中，我们想要预测泰坦尼克号上的生存，因此您应该选择Predict，然后单击“生存”列，然后单击Next。

准备目标

由于“幸存”只有两个值，“是”或“否”，问题是分类问题。通常，对于分类问题，“自动模型”将显示一个条形图，其中包含每个类中的数据点数。当有十个以上的类时，只显示数据点最多的10个类。

最高兴趣等级

在Class of Highest Interest后来变得很重要，当结果呈现，因为性能值，如“精度”和“召回”需要知晓哪些类的应该被解释为“阳性”的结果。在我们关于泰坦尼克号的例子中，Class of Highest Interest是“是”。

将类映射到新值

此步骤包括将目标值从“是”和“否”重命名为其他值的选项。当有两个以上的类时，此选项可能更有用，因为它可用于组合类。输入新值时，请务必Enter按键完成。在我们的示例中，我们将忽略此选项。点击Next继续。

选择输入

并非所有数据列都可以帮助您进行预测。通过丢弃某些数据列，您可以加快模型速度和/或提高其性能。但是你如何做出这个决定呢？关键是你正在寻找模式。如果没有数据的某些变化和一些可辨别的模式，数据可能不会有用。

要注意的事项的快速摘要包括以下内容，其值显示在每个数据列的质量条旁边。

与目标列过于接近或完全不相关的列（相关），

几乎所有值都不同的列（ID-ness），

几乎所有值都相同的列（稳定性），

缺少值的列（缺失）。

自动模型使用颜色编码的状态气泡（红色/黄色/绿色）汇总情况。作为一般规则，最好至少取消选择那些具有红色状态气泡的列，但当然您可以取消选择您喜欢的任何列，而与其状态无关。机器学习模型的输入仅包括所选列。

在泰坦尼克号的情况下，“名称”和“票号”等同于ID。大多数乘客都缺少“客舱”值。因此，在构建模型时，应丢弃带有红色状态气泡的这三列。它们都没有帮助发现模式。

“Life Boat”有一个黄色的状态泡沫，因为此列中的数据与“Survived”高度相关。“救生艇”和“幸存者”实际上是同义词，因此最好从“救生艇”专栏中删除数据，让模型发现生存的根本原因。

换句话说，您希望该模型可以帮助您制定计划。一位乘客无法提前知道他是否会乘坐救生艇，因此不能成为该计划的一部分，但他可以决定支付多少钱，以及是否携带他的家人。

在此示例中，您还应该使用黄色状态气泡“Life Boat”取消选择数据，然后按Next。

型号类型

自动模型为您提供了一系列与您的问题相关的模型。如果没有时间限制，最好的选择可能是构建所有这些，并在完成后比较它们的性能。通常，您必须决定您的优先级：是完成模型的准确性，还是构建它所需的时间？Auto Model可帮助您达成合理的妥协。

在泰坦尼克号示例中，Auto Model提供以下模型：

朴素贝叶斯

广义线性模型

Logistic回归

深度学习

决策树

随机森林

渐变树（XGBoost）

按下Run以构建模型并生成结果。

结果

根据您的数据集和您选择的型号，您可能必须等待结果。顶部的进度条跟踪正在进行的计算的状态。您可以通过按下Stop按钮随时停止建模。中间结果在可用时显示，例如，在Comparison> 下Overview。

对于泰坦尼克号数据集，Gradient Boosted Trees（XGBoost）模型需要最长的构建时间，但它也是最准确的模型。请参阅Comparison> Overview比较模型的准确性和运行时间。鉴于Gradient Boosted Trees相对于深度学习的边际性能优势，以及相当长的运行时间，您可能更喜欢在这种情况下使用深度学习模型。

编辑点评：

宣纸君：

本版本延续了前几代所有的优点以及特点，并在此基础上大幅扩展了相关的功能特点，对我来说简直优秀到了极点，真的很不错

特别说明

提取码：c053