RapidMiner

RapidMiner
機器學習和預測分析解決方案

      Altair RapidMiner平臺擁有全面的數據分析和AI機器學習功能,它的功能覆蓋了整個數據分析的生命週期,包含了整理數據、建立預測模型至部署使用模型的功能,進而幫助企業克服在數位化轉型過程中遇到的阻礙。
      各大企業可通過 Altair RapidMiner 提升員工的技術程度,無論是新手使用者或是資料科學專家,都可藉由這個無程式碼/低程式碼的平台以及簡潔易上手的特性,快速提升對於數據的理解。

延伸閱讀:【Youtube】RapidMiner 功能簡介


產 品 特 色

1.掌握數據分析周期將AI與數據結合
       RapidMiner具備從整理數據至分析以及建立AI分析預測模型的功能,具備視覺化的資料整理工具Turpo Prep與自動化機器學習(Automated Machine Learning, AutoML)功能,並且支援雲端與各類型資料庫,能夠讓團隊多人協作並共享數據分析的結果。從數據科學家和工程師、機器學習應用與專案開發專家,以及到分析師等等,Altair RapidMiner提供了一個無代碼的界面,讓各種使用者皆能夠使用數據分析和人工智慧的強大功能,全面掌控數據分析與處理的流程與架構。
2.支援多種程式語言
       RapidMiner以資料為中心,支援多種數據分析常用的程式語言,團隊可以在多語言環境中直接建立、維護並運行程式、模型和工作流程(例如 Python、R 、SQL與SAS語言)。已投入長時間開發使用 SAS 語言的企業組織,不需經由任何其他第三方產品即可繼續維護和運行原先系統。
3.數據的可視化與串流處理
        利用即時數據,在幾秒鐘內發現趨勢和異常數值。具有豐富、強大的儀表板功能,可在團隊內部共享可視化的數據與串流處理結果。RapidMiner的資料串流處理和數據可視化解決方案,是專為了需要根據大量快速變化的遙測、傳感器和交易數據做出快速、全面決策的使用者所設計。

視覺化的介面與結果呈現協助分析預測


產 品 功 能

Altair RapidMiner可應用在工程領域的問題,例如:產品性能初步評估、機器手臂故障預測、分析產品設計/開發/故障的關鍵因素。
支援匯入的數據檔案格式包含:

*.accdb - Microsoft Access database
*.arff - Weka file format
*.csv - Comma Separated Value
*.dbf - dBASE Database file format (read only)
*.dta - Stata file format (read only)
*.hyper - Tableau file format
*.mdb - Microsoft Access database
*.qvx - QlikView data eXchange (write only)
*.sas - SAS file format up to v9.2 (read only)
*.sav - IBM SPSS file format (read only)
*.tde - Tableau file format
*.xls/.*xlsx - Microsoft Excel spreadsheet
*.xml - Extensible Markup Language
*.xrff - Weka file format

除此之外,Altair RapidMiner也能夠讀取SQL資料庫系統與雲端資料庫服務等其他類型的資料。
 

【資料整理】
       RapidMiner內建可視化與互動式的資料整理工具Turpo Prep。Turpo Prep的操作方式簡單且直覺,能夠協助使用者挑選出所需的資料以及轉換資料數據格式等等,快速地完成資料準備工作。
 

【建立預測模型】
       RapidMiner包含了超過1500種的功能與機器學習模型方塊,使用時只需要拖曳方塊置於工作區。此外,RapidMiner也具備自動化機器學習AutoML的功能,分析輸入資料後AutoML會給予使用者關於模型的選擇建議與預測結果,並且具有視覺化的模擬預測介面,亦可以直接部署使用。RapidMiner實現透明度和自動化,簡化了AI大數據預測模型的建立流程。
 

【即時預測】
       藉由RapidMiner AI Hub模組,能夠支持團隊多人協作數據,支援的雲端服務包含亞馬遜提供的AWS與微軟提供的Azure。在RapidMiner AI Hub中具有即時預測分析Real-Time Scoring功能,因為其低延遲的特性,能夠迅速地針對情況做出即時反應,協助使用者快速了解、分析並獲得預測結果。

Turpo Prep執行資料處理


                                        AutoML評估模型                                                   AutoML視覺化的模擬預測介面

給予模型參數設定建議

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