RapidMiner是一款世界領先的數(shù)據(jù)挖掘圖形化工具，它為用戶免費提供數(shù)據(jù)挖掘技術和類庫，并且數(shù)據(jù)挖掘過程簡單，強大直觀，可以用簡單腳本語言自動進行大規(guī)模進程。

RapidMiner具有豐富數(shù)據(jù)挖掘分析和算法功能，常用于解決各種的商業(yè)關鍵問題，如營銷響應率、客戶細分、客戶忠誠度及終身價值、資產(chǎn)維護、資源規(guī)劃、預測性維修、質(zhì)量管理、社交媒體監(jiān)測和情感分析等典型商業(yè)案例。

今天腳本之家小編給大家分享得是RapidMiner 9的免費激活補丁，此補丁只需要簡單的復制粘貼即可免費使用全部功能，下面有詳細的安裝激活教程，需要的朋友不要錯過哦！

RapidMiner(數(shù)據(jù)挖掘) 64位 英文版 附激活教程

RapidMiner(數(shù)據(jù)挖掘) 32位 英文版 附激活教程

安裝激活教程

1.在腳本之家下載解壓后，大家講獲得rapidminer-studio-9.10.0-win64-install.exe和crack等文件；

首先雙擊rapidminer-studio-9.10.0-win64-install.exe開始安裝軟件！如圖

2.點擊“我同意”繼續(xù)安裝軟件！如圖

3.點擊“browse”選擇更換軟件安裝目錄，最后點擊install開始安裝軟件，默認目錄：C:\Program Files\RapidMiner\RapidMiner Studio 。如圖

4.等待安裝完成，如圖

5.去掉勾選，先不要運行軟件。如圖

6.在安裝免費文件前，首先要打開軟件的安裝目錄，如果忘記軟件的安裝目錄，請返回到桌面，找到軟件的桌面快捷圖標，并右鍵點擊圖標，出現(xiàn)彈窗后選擇“打開文件位置”即可獲得文件安裝目錄。如圖

7.打開crack文件夾，將里面的lib文件復制到軟件安裝目錄，如圖

8.選擇“替換目標中的文件”。如圖

9.運行軟件，選擇Manually enter a license key （手動輸入許可密鑰），如圖

11.進入手動輸入許可密鑰界面后，回到crack文件夾，打開Readme.txt，將里面的密鑰輸入即可。最后點擊install。如圖

12.完成激活！

軟件特色

可視化工作流設計

整個數(shù)據(jù)科學團隊提高生產(chǎn)效率，從分析師到專家的

加快和自動化預測模型的建立在拖動+下降的可視化界面

的1500+算法和功能豐富的庫，確保最佳的模型用于任何用途的情況下，

預為常見用例構建模板，包括客戶流失、預測性維護、欺詐檢測等

“人群的智慧”在每一步都提供主動建議以幫助初學者

連接到任何數(shù)據(jù)源

處理您的所有數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)位于何處

即時創(chuàng)建指向數(shù)據(jù)庫、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、云存儲、業(yè)務應用程序和社交媒體的點擊

式連接 隨時隨地輕松重用連接與需要訪問的任何人共享它們通過

RapidMiner 市場的擴展連接到新資源

自動化的數(shù)據(jù)庫內(nèi)處理 在數(shù)據(jù)庫內(nèi)

運行數(shù)據(jù)準備和 ETL，使您的數(shù)據(jù)針對高級分析進行優(yōu)化

查詢和檢索數(shù)據(jù)，而無需編寫復雜的 SQL

利用高度可擴展的數(shù)據(jù)庫集群的強大功能

支持 MySQL、PostgreSQL 和 Google BigQuery

新功能

- 偏差檢測和緩解：在 RapidMiner 平臺的每個部分接收偏差警告，包括 Turbo Prep、模型模擬器等。當 Studio 認為您有可能導致模型偏差的列時，您會收到一條警告以及一個平臺內(nèi)標注，說明它是由什么觸發(fā)的。

- 流媒體和 IIOT 進步：在低延遲(50-100 毫秒)用例中將 RapidMiner 與 Python 混合搭配，例如對大量傳感器數(shù)據(jù)進行評分。此外，在創(chuàng)建用于設備異常檢測的模型、基于數(shù)據(jù)建模物理行為等時，利用新的函數(shù)擬合運算符將數(shù)據(jù)與自定義函數(shù)擬合。

- 安全性增強：對 Docker Rootless 模式的支持以及 Kubernetes 環(huán)境中增強的安全性都提高了我們的整體安全標準。通過使用最新的安全組件定期更新 Docker 鏡像，還提高了容器化平臺的安全性。

- 時間序列預測：在 RapidMiner Go 中根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動預測單變量時間序列的未來值。在預測銷售或人員配備要求時跟蹤高級和季節(jié)性趨勢，并使用直觀的可視化來比較競爭模型的結果。

- NLP 擴展：利用用于自然語言處理的新 RapidMiner 擴展來提取詞性標簽并識別自由文本中的人物、城市、組織和其他實體。這通常用作確定文檔、網(wǎng)站文本等內(nèi)容的預處理方法。

更新說明

錯誤修正

- 核心 Pivot 運算符現(xiàn)在在 SparkRM 運算符中按預期運行。

- 更新了 Radoop Spark 作業(yè)中 Hive 表讀取的啟發(fā)式方法，以防止存在隱藏的 Hive 暫存目錄時 Spark 作業(yè)失敗。