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RapidMiner Studio Developer

 9.4.1 官方版
  • 軟件大小:255 MB
  • 更新日期:2019-10-22
  • 軟件語言:簡體中文
  • 軟件類別:其它行業
  • 軟件授權:免費版
  • 軟件官網:
  • 適用平臺:WinXP, Win7, Win8, Win10, WinAll
  • 軟件廠商:

10.0
軟件評分

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  RapidMiner Studio Developer提供預測分析,可以通過導入多種數據建立模型,從而在模型上分析問題可能性,可以滿足各行業預測需求,無論是分析地質問題還是預測行業未來變化都可以通過這款軟件進行分析,軟件提供專業的分析功能,內置1500種算法,讓用戶在分析的時候可以選擇適合的一種算法做測試,軟件支持根運算符,它是每個進程中最外面的運算符,每個進程必須僅包含此類的一個運算符,并且它必須是該進程的根運算符,該運算符提供了一組與該過程全局相關的參數,例如隨機數生成器的日志記錄和初始化參數,通過添加運算符就可以對項目運行邏輯設置,讓用戶可以構建適合當前項目的分析方案,如果你需要這款軟件就下載吧!

RapidMiner Studio Developer

軟件功能

  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并自動創建預測模型

  2、超過1500種 算法和功能的豐富庫可確保針對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、“群眾智慧”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,云存儲,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,并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復雜的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、快速查找并修復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、數據準備和混合

  1、RapidMiner Turbo Prep 提供了完全交互式的點+單擊數據準備體驗

  2、跨任意數量的源提取,合并,過濾和分組數據

  3、創建可計劃和共享的可重復數據準備和ETL過程

  六、視覺與自動化機器學習

  1、RapidMiner自動模型 使用自動機器學習在5次點擊中創建模型

  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準確性

軟件特色

  RapidMiner Studio是用于預測分析的可視化工作流程設計器,可將數據科學和機器學習帶給分析團隊中的每個人。

  當您從事任何類型的新項目時,通常的第一步通常是轉到白板,在白板上您將計劃工作流程并確定實現目標的關鍵步驟。如果您是數據科學家,則工作流程通常將包含以下一個或多個步驟:

  匯入資料

  準備數據

  建立模型

  驗證模型

  應用模型

  RapidMiner Studio在設計視圖的軟件中實現您的白板工作流程。設計視圖包括許多面板。

  1、數據,過程和結果存儲在Repository中。

  2、每個工作流程的基本要素都稱為“ 運算符”。

  3、操作員通過端口連接。第一個的輸出作為輸入傳遞給第二個。

  4、可以幫助您轉換和分析數據的一組關聯的運算符稱為過程。

  5、可以通過更改操作員的參數來修改其行為。

安裝方法

  1、下載rapidminer-studio-9.4.1-win64-install.exe將其安裝到電腦使用

RapidMiner Studio Developer

  2、顯示軟件的安裝協議內容,點擊接受

RapidMiner Studio Developer

  3、設置軟件的安裝地址C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio

RapidMiner Studio Developer

  4、提示軟件正在安裝,等待安裝結束吧

RapidMiner Studio Developer

  5、軟件安裝完畢,點擊finish直接打開

RapidMiner Studio Developer

使用說明

  1、現在可以直接打開RapidMiner Studio Developer 使用,等待軟件啟動

RapidMiner Studio Developer

  2、如圖所示,顯示軟件的協議內容,可以在軟件界面點擊接受

RapidMiner Studio Developer

  3、顯示軟件的賬號登陸界面,可以在這里輸入自己的名字注冊

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  4、提示已經將注冊的信息發送到你的郵箱,您需要進入自己的郵箱點擊激活鏈接完成帳戶創建

RapidMiner Studio Developer

  5、您的帳戶和許可證看起來不錯,因此,現在該開始使用RapidMiner了!

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  6、軟件界面就是這樣的,如果你會使用這款軟件就可以直接下載使用

RapidMiner Studio Developer

  7、您可以直接查看官方的文檔,從而學習這款軟件

RapidMiner Studio Developer

  7、小編不會使用軟件說明就不提供介紹了,如果你看懂英文就可以知道這款軟件的界面功能

RapidMiner Studio Developer

官方教程

  使用RapidMiner Studio內置示例

  完成教程后,可以使用RapidMiner Studio的內置示例存儲庫以及說明性的幫助文本進行更多練習。示例數據和過程位于“ 存儲庫”面板中:

RapidMiner Studio Developer

  的數據文件夾中包含十幾個不同的數據集,這是由樣品練習中使用。它們包含各種不同的數據類型。

  該工藝文件夾包含130多個樣品的過程,按功能組織,演示預處理,可視化,集群和許多其他議題。

  要使用示例,請展開processs文件夾。

RapidMiner Studio Developer

  使用這些過程有兩種機制:

  雙擊以顯示帶有幫助文本的各個操作員。這種方法最適合學習。

  拖放即可立即運行該流程。

  雙擊以獲取更多詳細信息

  通過雙擊示例過程,您可以學到很多東西。

  選擇一個過程。本示例使用01_DecisionTree。

  雙擊進程名稱。RapidMiner將打開該過程并將其顯示在畫布上:

RapidMiner Studio Developer

  要查看為操作員設置的參數,請單擊它。例如,如果單擊“ 檢索”運算符,則“ 參數”面板將報告使用中的數據集(“高爾夫球”):

RapidMiner Studio Developer

  單擊“運行”以運行該過程。

  拖放以提高效率

  如果將流程從存儲庫拖到畫布上,則情況看起來會與上面不同。RapidMiner自動創建一個Execute運算符,該運算符在運行時將執行您拖入的過程。

  同樣,此示例使用01_DecisionTree。

  將01_DecisionTree拖到畫布上。

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  注意,您看到的是Execute運算符。您看不到組成該過程的操作員。為此,您需要在“ 存儲庫”面板中雙擊該過程。

  將Execute運算符的結果(res)端口連接到流程的結果端口,然后單擊運行以運行該流程。

  隨著您積累經驗并開始設計具有眾多操作員的復雜流程,您將需要構建某種結構。通過保存多操作員進程,您可以根據需要重用它們。例如,如果您進行了大量分析,則可以創建一個過程來更新數據,一個過程進行數據預處理,一個過程進行模型創建,一個過程進行模型性能檢查,等等。將每個過程保存到存儲庫中并將它們拖到畫布上如所須。然后,您的主進程將僅包含相互連接的Execute運算符。整潔。

  示例:預測泰坦尼克號的生存

  為了顯示自動模型的工作原理,我們將使用與RapidMiner Studio捆綁在一起的數據集之一,即Titanic數據集,并使用它來預測Titanic的生存時間。首先,請Auto Model按RapidMiner Studio頂部的按鈕選擇視圖。

  選擇數據

  啟動自動模型后,第一步是從一個存儲庫中選擇一個數據集。如果您的數據不在存儲庫中,請單擊屏幕頂部的鏈接,其中顯示“首先導入新數據”。

  在我們的示例中,可以在Samples> 下找到Titanic數據集data。選擇此數據集,然后單擊Next屏幕底部的。

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  選擇任務

  選擇數據集后,您必須確定要解決的問題類型。自動模型識別三個不同的任務:

  預測

  集群

  離群值

  在我們的示例中,我們要預測“泰坦尼克號”上的生存情況,因此您應該選擇Predict,然后單擊“生存”列,然后再單擊Next。

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  準備目標

  由于“生存”只有兩個值:“是”或“否”,因此問題是分類問題。通常,對于分類問題,“自動模型”將顯示一個條形圖,其中包含每個類別中數據點的數量。如果類別超過十個,則僅顯示數據點最多的十個類別。

RapidMiner Studio Developer

  最高興趣類別

  在Class of Highest Interest后來變得很重要,當結果呈現,因為性能值,如“精度”和“召回”需要知曉哪些類的應該被解釋為“陽性”的結果。在我們的泰坦尼克號示例中,Class of Highest Interest“是”。

  將類映射到新值

  此步驟包括將目標值從“是”和“否”重命名為其他一些值的選項。當有兩個以上的類時,此選項可能更有用,因為它可用于組合類。輸入新值時,請確保Enter按鍵完成操作。在我們的示例中,我們將忽略此選項。單擊Next以繼續。

  選擇輸入

  并非所有的數據列都可以幫助您做出預測。通過丟棄某些數據列,您可以加快模型的速度和/或提高其性能。但是,您如何做出決定?關鍵是您正在尋找模式。如果數據沒有某些變化和某些可識別的模式,則該數據不太可能有用。

  以下是要注意的事項的快速摘要,其值顯示在每個數據列的質量條旁邊。

  與目標列過于接近或完全不相關的列(相關),

  幾乎所有值都不同(ID值)的列,

  幾乎所有值都相同(穩定度)的列,

  缺少值的列(缺少)。

  “自動模型”使用顏色編碼的狀態氣泡(紅色/黃色/綠色)總結了這種情況。通常,最好至少取消選擇帶有紅色狀態氣泡的那些列,但是當然,您可以取消選擇自己喜歡的任何列,而與它們的狀態無關。機器學習模型的輸入將僅包括所選列。

RapidMiner Studio Developer

  對于泰坦尼克號,“名稱”和“票號”等同于ID。大多數乘客都缺少“機艙”值。因此,在構建模型時,應該丟棄帶有紅色狀態氣泡的這三列。它們都無助于發現模式。

  “救生艇”的狀態氣泡為黃色,因為此列中的數據與“生存”高度相關。“救生艇”和“存活”實際上是同義詞,因此最好從“救生艇”列中刪除數據,并讓模型發現存活的根本原因。

  換句話說,您希望模型可以幫助您制定計劃。乘客無法事先知道他是否將乘坐救生艇,因此這不是計劃的一部分,但他可以決定為機票支付多少錢以及是否帶家人去。

  在此示例中,您還應該使用黃色狀態氣泡“救生艇”取消選擇數據,然后按Next。

  型號類型

  自動模型為您提供了與您的問題相關的一系列模型。如果沒有時間限制,最好的選擇可能是構建它們,并在完成后比較它們的性能。通常,您必須確定自己的優先級:是完成模型的準確性,還是構建模型所需的時間?自動模型可以幫助您做出合理的妥協。

  在泰坦尼克號示例中,“自動模型”提供以下模型:

  樸素貝葉斯

  廣義線性模型

  邏輯回歸

  深度學習

  決策樹

  隨機森林

  梯度增強樹(XGBoost)

  按Run建立模型并生成結果。

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  結果

  根據您的數據集和所選模型,您可能需要等待結果。頂部的進度欄跟蹤正在進行的計算的狀態。您可以隨時通過按Stop按鈕停止構建模型。中間結果在可用時顯示,例如,在Comparison> 下Overview。

  對于“泰坦尼克號”數據集,“梯度增強樹(XGBoost)”模型花費的時間最長,但它也是最準確的模型。請參閱Comparison> Overview比較模型的準確性和運行時間。鑒于Gradient Boosted Trees優于Deep Learning的邊際性能優勢,以及更長的運行時間,在這種情況下,您可能更喜歡使用Deep Learning模型。

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