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RapidMiner(数据挖掘) v9.10 32位 英文破解版 附激活教程

RapidMiner(数据挖掘) v9.10 32位 英文破解版 附激活教程

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简介

RapidMiner 9朝着负责任的 AI 迈出了重要的一步,同时帮助分析团队加快流媒体和 IIOT 用例的价值实现时间。RapidMiner是一款世界领先的数据挖掘图形化工具,它为用户免费提供数据挖掘技术和类库,并且数据挖掘过程简单,强大直观,可以用简单脚本语言自动进行大规模进程。

RapidMiner具有丰富数据挖掘分析和算法功能,常用于解决各种的商业关键问题,如营销响应率、客户细分、客户忠诚度及终身价值、资产维护、资源规划、预测性维修、质量管理、社交媒体监测和情感分析等典型商业案例。

今天脚本之家小编给大家分享得是RapidMiner 9的免费激活版本,此版本只需要简单的复制粘贴即可免费使用全部功能,需要的朋友不要错过哦!

RapidMiner(数据挖掘) 64位 英文版 附激活教程

安装激活教程

1.在脚本之家下载解压后,大家讲获得rapidminer-studio-9.10.0-win64-install.exe和crack等文件;

首先双击rapidminer-studio-9.10.0-win64-install.exe开始安装软件!如图

2.点击“我同意”继续安装软件!如图

3.点击“browse”选择更换软件安装目录,最后点击install开始安装软件,默认目录:C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio 。如图

4.等待安装完成,如图

5.去掉勾选,先不要运行软件。如图

6.在安装免费文件前,首先要打开软件的安装目录,如果忘记软件的安装目录,请返回到桌面,找到软件的桌面快捷图标,并右键点击图标,出现弹窗后选择“打开文件位置”即可获得文件安装目录。如图

7.打开crack文件夹,将里面的lib文件复制到软件安装目录,如图

8.选择“替换目标中的文件”。如图

9.运行软件,选择Manually enter a license key (手动输入许可密钥),如图

11.进入手动输入许可密钥界面后,回到crack文件夹,打开Readme.txt,将里面的密钥输入即可。最后点击install。如图

12.完成激活!

软件特色

可视化工作流设计

整个数据科学团队提高生产效率,从分析师到专家的

加快和自动化预测模型的建立在拖动+下降的可视化界面

的1500+算法和功能丰富的库,确保最佳的模型用于任何用途的情况下,

预为常见用例构建模板,包括客户流失、预测性维护、欺诈检测等

“人群的智慧”在每一步都提供主动建议以帮助初学者

连接到任何数据源

处理您的所有数据,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

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

新功能

- 偏差检测和缓解:在 RapidMiner 平台的每个部分接收偏差警告,包括 Turbo Prep、模型模拟器等。当 Studio 认为您有可能导致模型偏差的列时,您会收到一条警告以及一个平台内标注,说明它是由什么触发的。

- 流媒体和 IIOT 进步:在低延迟(50-100 毫秒)用例中将 RapidMiner 与 Python 混合搭配,例如对大量传感器数据进行评分。此外,在创建用于设备异常检测的模型、基于数据建模物理行为等时,利用新的函数拟合运算符将数据与自定义函数拟合。

- 安全性增强:对 Docker Rootless 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 镜像,还提高了容器化平台的安全性。

- 时间序列预测:在 RapidMiner Go 中根据历史数据自动预测单变量时间序列的未来值。在预测销售或人员配备要求时跟踪高级和季节性趋势,并使用直观的可视化来比较竞争模型的结果。

- NLP 扩展:利用用于自然语言处理的新 RapidMiner 扩展来提取词性标签并识别自由文本中的人物、城市、组织和其他实体。这通常用作确定文档、网站文本等内容的预处理方法。

更新说明

错误修正

- 核心 Pivot 运算符现在在 SparkRM 运算符中按预期运行。

- 更新了 Radoop Spark 作业中 Hive 表读取的启发式方法,以防止存在隐藏的 Hive 暂存目录时 Spark 作业失败。

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