Description

Características principales:
- Realizar una amplia gama de operaciones en datos, como muestrear, unir conjuntos de datos, dividirlos en pruebas / entrenar / validar conjuntos, asignar roles a atributos
- Exploración de datos gráfica e interactiva
- Filtración de valores atípicos, suministro de valores perdidos, PCA, diversas transformaciones de datos, etc.
- Construyendo modelos de asociación, análisis de agrupamiento, análisis de importancia variable, etc. - Construyendo varios modelos analíticos con el uso de diversos Data Mining y algoritmos estadísticos (como árboles de clasificación, redes de neuronas, regresión lineal y logística, medios K)
- Creación de código de puntuación para que los modelos puedan integrarse con otras aplicaciones de TI (el código de puntuación puede incluir los modelos y los datos) transformaciones)
- Evaluación de calidad de modelos y comparación de modelos de Data Mining (LIFT, ROK, KS, Confusion Matrix)
- Generación de informes de calidad de modelos (MS Office) ...

Procesos analíticos complejos se puede definir de una manera sencilla con arrastrar y amp; técnica de caída. Los usuarios avanzados pueden crear sus propios scripts y nuevos tipos de nodos.

AdvancedMiner ofrece funcionalidades adicionales ilimitadas para usuarios avanzados que pueden crearse y / o extenderse fácilmente dentro de la aplicación.

Características avanzadas:
- Soporte para lenguaje SQL (incluidas las funciones analíticas)
- Integración con el paquete R
- Integración con Java y Hadoop Hive

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