快速数据挖掘平台RapidMiner
大数据分析工具 rapidminer 操作实践
Linear Discriminant Analysis 线性辨别分析操作符
训练数据集
辨别分析可解决的实际问题： 教练根据体校往届学生的身 体素质条件和他们擅长的运 动项目为新一届体校学员制 定专项训练计划。
测试数据集
逻辑回归分析（预测分析类）
Logistic回归建模步骤繁多且复杂，在本软件 中，已经高度整合在一个算子之中，使用者只 需要调整个别参数即可实现快速建模。
大数据+机器学习
支持向量机 决策树 贝叶斯 关联聚类 深度学习 神经网络
Machine Learning
回归
分布式机器学习
这张大数据领域知识架构网络图中，黄色部分代表着领域的前沿。解读网络图可知， 机器学习在大数据分析领域中的应用，激活了之前几个独立的应用领域，使得大数 据具备了自主学习能力，在预测分析与逆向检验方面取得快速发展。
大数据分析工具--RapidMiner
基于机器学习的大数据分析
Big data analysis frontier sharing
RapidMiner软件介绍
目录
CONTENT S
数据访问、准备、清洗 基本大数据分析实战
RapidMiner+机器学习
01
rapidMiner软件介绍
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
深度学习
深度学习算法计算结果 BP算法计算结果
深层神经网络
BP神经网络 在相同样本训练下，利用深层神经网络来进行 预测相较于BP算法结果存在明显的差异。 将大数据分析与深度学习相结合是时下最热门 的研究主题。
rapidminer使用流程
rapidminer使用流程英文回答：RapidMiner is a powerful and versatile data mining and predictive analytics software. It provides a graphical user interface (GUI) that allows users to visually design and execute data analysis processes. The software supports a wide range of data preparation, modeling, evaluation, and deployment functionalities.The general workflow in RapidMiner consists of several steps. First, you need to import your data into the software. This can be done by connecting to various data sources such as databases, spreadsheets, or text files. Once the data is imported, you can start preprocessing it by applying various transformations, cleaning operations, or feature engineering techniques.After the data is preprocessed, the next step is to build a predictive model. RapidMiner offers a wide range ofmachine learning algorithms that can be used for classification, regression, clustering, or association analysis tasks. You can select the appropriate algorithm based on your problem and configure its parameters.Once the model is built, you can evaluate its performance using various evaluation measures such as accuracy, precision, recall, or F1 score. RapidMiner provides tools for cross-validation, holdout validation, or other evaluation techniques. This allows you to assess the model's generalization capabilities and identify any potential issues.Finally, you can deploy the model to make predictions on new, unseen data. RapidMiner allows you to export the model as a PMML (Predictive Model Markup Language) file, which can be integrated into other systems or used for batch predictions. You can also create web services or APIs to make real-time predictions.中文回答：RapidMiner是一款强大而多功能的数据挖掘和预测分析软件。
rapidminer调研报告
rapidminer调研报告RapidMiner是一款广泛应用于数据挖掘和机器学习的工具。
它提供了一整套功能强大且易于使用的工具，可以帮助用户从复杂的数据集中提取有价值的信息和知识。
本文将对RapidMiner进行调研，并总结其特点和优点。
首先，RapidMiner具有直观的用户界面，使得用户可以轻松地通过拖放和连接各种数据挖掘和机器学习操作符来实现复杂的分析任务。
用户无需编写任何代码，只需通过图形界面即可完成工作。
这对于不具备编程背景的用户来说非常友好。
其次，RapidMiner提供了丰富的数据处理和转换工具。
它支持各种数据格式，包括表格、文本、图像等。
用户可以使用内置的操作符对数据进行清洗、变换和集成，以便为后续分析做好准备。
另外，RapidMiner内置了多种机器学习算法，包括分类、聚类、回归和关联规则等。
用户可以根据自己的需求选择合适的算法，并根据模型训练和评估结果来优化模型。
此外，RapidMiner还提供了一些特殊的算法，如异常值检测和时间序列分析等，以满足不同领域的需求。
此外，RapidMiner提供了强大的模型评估和验证工具。
用户可以通过交叉验证、留存验证和自动化优化等技术，确保模型的鲁棒性和泛化能力。
此外，RapidMiner还支持模型的部署和集成，用户可以将模型导出为Java代码或Web服务，以实现实时预测和决策。
最后，RapidMiner的社区和文档资源非常丰富。
用户可以在RapidMiner的官方网站上找到大量的教程、示例和论坛，来获取帮助和分享经验。
此外，RapidMiner还提供了一个插件市场，用户可以从中获取各种额外的功能和扩展。
综上所述，RapidMiner是一款功能强大且易于使用的数据挖掘和机器学习工具。
它具有直观的用户界面、丰富的数据处理和转换工具、多种机器学习算法以及强大的模型评估和验证工具。
同时，它还有一个活跃的社区和丰富的文档资源，为用户提供了很多帮助和支持。
RapidMiner数据挖掘入门之一：概要
RapidMiner数据挖掘入门之一：概要RapidMiner数据挖掘入门之一：概要1 简介RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。
根据KDnuggets在2011年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。
因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。
RapidMiner提供的数据挖掘和机器学习程序包括：数据加载和转换（ETL），数据预处理和可视化，建模，评估和部署。
数据挖掘的流程是以XML文件加以描述，并通过一个图形用户界面显示出来。
RapidMiner是由Java编程语言编写的，其中还集成了WEKA的学习器和评估方法，并可以与R语言进行协同工作。
2 学习资源软件的帮助菜单中自带了26个tutorial，可以帮助用户进行基本入门。
另外在sample有也有不错的案例数据和流程可供参考学习。
从官方网站可以下载到一份简单的用户手册，另外还有相应的资源站提供了很好的视频教程。
3 基本概念rapidminer中的功能均是通过连接各类算子（operataor）形成流程(process)来实现的，整个流程可以看做是工厂车间的生产线，输入原始数据，输入出模型结果。
算子可以看做是执行某种具体功能的函数，不同算子有不同的输入输出特性。
大体上有这样几类算子：•流程控制类，是为了实现循环和条件功能。
•数据输入和输出类，是为了实现数据交换。
•数据转换类，包括各种数据抽取、清洗整理功能；•建模类，包括分类回归建模，关联分析、聚类分析、集成学习等功能。
•评估类，包括多重交叉检验，自助法检验等功能软件有两个主要的工作区，一个是流程设计工作区，本区左侧可以看到各类算子和库，中间的主流程设计区，下方是错误提示区，右侧是参数设置区。
另一个是结果显示工作区。
将算子拖入主流程工作区后，它会以一个方箱形式呈现，不同的颜色暗示着不同的函数功能。
箱体左侧是输入接口，对应着输入类型的缩写。
据你必须知道的四大分析工具
大数据你必须知道的四大分析工具随着互联网的发展，大数据逐渐渗透到我们生活中的方方面面，而对于大数据的发展也是受到越来越多人的关注，更有越来越多的人去学习研究大数据，那么对于大数据的分析工具，你有了解多少呢？今天千锋就来带大家认识四个学习大数据的分析工具。
工具一：RapidMiner在世界范围内，RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。
很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。
RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。
工具二：HPCC某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。
这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。
工具三：Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。
Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。
Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。
工具四：Pentaho BIPentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。
Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。
自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。
如果你想了解更多关于大数据的相关知识，可来课工场来进行详细咨询倚窗远眺，目光目光尽处必有一座山，那影影绰绰的黛绿色的影，是春天的颜色。
周遭流岚升腾，没露出那真实的面孔。
面对那流转的薄雾，我会幻想，那里有一个世外桃源。
数据处理中的数据挖掘和机器学习平台推荐(一)
数据处理中的数据挖掘和机器学习平台推荐随着数据科学的快速发展，数据处理已经成为许多企业和研究机构必不可少的一部分。
数据处理不仅仅是简单的清理和整理数据，还涉及到深入分析和挖掘数据中的有价值信息。
为了更好地处理数据，许多数据挖掘和机器学习平台应运而生。
本文将介绍一些常用的数据挖掘和机器学习平台，并推荐其中几个非常优秀的平台。
第一部分：数据挖掘平台1. RapidMinerRapidMiner是一款功能强大且易于使用的开源数据挖掘平台。
它提供了广泛的数据预处理、特征选择、模型训练和评估等功能。
RapidMiner还支持Python、R和Java等多种编程语言，用户可以根据自己的喜好和需求选择合适的编程环境。
此外，RapidMiner还有一个活跃的社区，用户可以在社区中交流和分享经验。
2. KNIMEKNIME是一种基于图形界面的数据挖掘和机器学习平台。
它使用节点和连接的方式组织工作流，用户只需要通过简单的拖放操作即可构建复杂的数据处理流程。
KNIME还提供了许多内置的工具和算法，用户可以直接使用这些工具进行数据分析和挖掘。
此外，KNIME还支持自定义节点和扩展，用户可以根据自己的需要添加新的功能。
第二部分：机器学习平台1. TensorFlowTensorFlow是由Google开发的一种开源机器学习平台。
它提供了丰富的工具和库，帮助用户构建和训练机器学习模型。
TensorFlow 支持深度学习和神经网络等复杂的模型，用户可以使用它来解决各种问题，如图像识别、自然语言处理等。
TensorFlow还有一个庞大的社区和资源库，用户可以从中获取更多学习和使用的资料。
2. scikit-learnscikit-learn是一种流行的Python机器学习库，提供了丰富的算法和工具。
它支持监督学习和无监督学习等不同类型的机器学习任务。
scikit-learn还包括了一些数据预处理和特征工程的功能，帮助用户更好地准备和处理数据。
rapidminer的使用方法和流程
rapidminer的使用方法和流程一、快速介绍RapidMiner是一款强大的数据挖掘和数据分析工具，它提供了丰富的功能和易用的界面，使得用户能够快速地进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估等操作。
本文档将详细介绍RapidMiner的使用方法和流程，帮助用户更好地掌握这款工具。
二、安装和配置1. 下载并安装RapidMiner软件：访问RapidMiner官方网站，下载适合您操作系统的安装包，并按照安装向导进行安装。
2. 配置环境变量：确保RapidMiner的路径被正确添加到系统环境变量中，以便系统能够找到并使用它。
3. 启动RapidMiner：打开RapidMiner软件，您将看到一个简洁的界面，其中包括各种可用的操作节点。
三、使用流程1. 数据准备：使用数据源节点导入数据，并进行必要的预处理操作，如清洗、转换等。
2. 特征提取：使用各种特征提取节点，如数值编码、聚类、分箱等，对数据进行特征提取。
3. 模型训练：使用适合您的算法和模型类型，如决策树、支持向量机、神经网络等，进行模型训练。
4. 模型评估：使用各种评估指标，如准确率、精度、召回率等，对模型进行评估和调整。
5. 结果展示：使用可视化节点将结果进行展示和导出，以便进一步分析和应用。
四、常见问题及解决方案1. 数据格式不正确：检查您的数据文件是否符合RapidMiner的输入要求，并进行必要的格式转换。
2. 节点无法连接：检查网络连接和节点配置，确保节点之间能够正常通信。
3. 算法或模型选择错误：根据您的数据和任务需求，选择适合的算法和模型，并进行必要的参数调整。
4. 结果不准确：检查评估指标是否合理，并进行必要的调整和优化。
五、进阶技巧1. 使用脚本进行自动化操作：通过编写脚本，实现数据的批量处理和模型的批量训练，提高工作效率。
2. 使用模型选择方法：根据评估指标和交叉验证结果，选择最佳的模型进行预测和分析。
3. 利用并行处理加速运算：利用RapidMiner的并行处理功能，加速模型的训练和评估过程。
RapidMiner介绍以及常用问题
RapidMiner介绍以及常用问题RapidMiner（前身是YALE）是一个十分流行的开源数据挖掘软件，它不仅提供了一个GUI的数据处理和分析环境，还提供了Java API以便将它的能力嵌入其他应用程序。
本文记录了基于RapidMiner 开发数据分析应用程序时遇到的一些问题和解决方法。
BTW，选择RapidMiner而非WEKA的主要原因有两个：1、RapidMiner对Java开发更方便2、RapidMiner同时提供free license和commertial license，而WEKA只提供GNU license（无法用来开发商用软件）1、安装了RapidMiner 4.3，但执行RapidMiner.init()时抛出异常“ng.UnsupportedClassVersionError: Bad version number in .class file”RapidMiner 4.3是用JDK1.6编译的（虽然用1.5也可以编译），因此在JDK1.5或以下版本环境里调用会抛出上述异常。
解决办法有两个，一是安装JDK1.6，二是从CVS里下载RapidMiner的源代码自己在1.5里编译并导出jar文件。
2、在Eclipse应用里执行RapidMiner.init()时提示“ng.IllegalArgumentException: URI scheme is not "file"”需要设置环境变量"rapidminer.home"到rapidminer安装目录，以便初始化时能找到"rapidminerrc"这个文件。
即使未安装rapidminer，也要保证在这个目录下有个"etc"目录，里面有"rapidminerrc"文件。
（另，还有个方法是设置"rapidminer.rcfile"环境变量指向rapidminerrc文件，未试验）3、在Eclipse应用里执行RapidMiner.init()时提示“[Error]Cannot find 'operators.xml'.”经过跟踪rapidminer代码，发现需要把operators.xml文件放在classpath下的com.rapidminer.resources包里。
RapidMiner5二次开发入门教程
RapidMiner开发商概况
Sanofi（全球领先的多元领域制药公司赛诺菲集团） E-On（世界领先的欧洲能源康采恩意昂集团） Pepsi（美国百事公司） RapidMiner
RapidMiner优势
强大而直观的图形用户界面 实时帮助用户搭建数据挖掘应用
元数据传播、即时错误检测、快速修复、部件推荐
操作界面
RapidMiner
RapidMiner开源版本界面
结果界面
RapidMiner
RapidMiner5二次开发入门教程
2
二次开发要点
RapidMiner
RapidMiner二次开发的基础
三个台阶
画图写字 看字画图
看图写字 字:计算机语言 图:算法运行过程的图示
Java程序设计
构造流程
1. 2. 3.
编写类实现的Java文件 在OperatorsXXX.xml文件中定义类Class和部 件关键字Key的对应关系 在i18n\OperatorsXXXDocumentation.xml文 件中定义部件名字Name与部件关键字Key的对 应关系，编写帮助信息 输入参数：参数页面的填充字段 输入端口：部件左端的半圆点 输出端口：部件右端的半圆点 产生输出的运行过程
超过1500种分析技术的集成套装 兼容主流标准（比如预测模型标记语言PMML） 丰富的扩展支持
Weka、R语言系统、时间序列分析、异常检测、文 本挖掘、Web挖掘、智能推荐、图像处理、信息抽 取、逻辑推理……
RapidMiner
RapidMiner开源版本界面
欢迎界面
RapidMiner
RapidMiner开源版本界面
快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第4章 数据和结果可视化
第4章数据和结果可视化前面的部分中，我们已经看到了RapidMiner Studio图形用户界面是如何建立起来的，以及如何用它来定义和执行分析流程。
在流程的最后，流程结果会显示在结果视图中。
现在在工具栏上点击一下就能跳转到结果视图了。
这一章会详细阐述结果视图。
依据您是否已经生成了可被描述的结果，在默认设置前提下，您现在应该至少能大致看到这些显示内容，如图4.1所示。
图4.1：RapidMiner的结果透视图或者，您可以在“View（视图）”菜单中=“Restore Default Perspective（恢复默认透视图）”这一选项重新建立这个预设透视图。
在介绍过的设计透视图之后，结果透视图是RapidMiner Studio的第二个主要工作环境。
我们已经讨论了右侧的资源库视图，因此这一章节我们会关注视图的其他组成部分。
4.1结果可视化我们已经看到了在流程执行完成后，流程中右侧结果端口的结果会自动显示在结果视图中。
结果视图中左上角的大部分会被用到，那里显示了分析结果概述，在这一章节的结尾我们会讨论这些分析结果。
目前每一个打开的和显示的结果都会在这一区域以一个附加标签显示，如图4.2所示。
严格来说，每个结果都是一个视图，像以往一样，您可以随心所欲的移动这些视图。
这样的话就能同时看到几个结果视图了。
图4.2：每个打开的结果都在左侧的区域显示为附加的一个标签当然您也可以单机标签上的×号来关闭单个视图，也就是标签。
视图的其他功能例如最大化也是完全可以的。
RapidMiner Studio会关闭之前的结果后再显示新的结果。
4.1.1显示结果的方法您可以通过很多方法显示结果。
以下是所有显示方法：1.自动打开我们已经看到了流程的最终分析结果，即在流程中右侧结果端口自动显示的内容。
在断点状态下，连接到结果端口的内容荣也能自动显示。
您可以在一个分析流程结束以后，在结果端口只收集所有您想要的分析结果，这些结果会在结果透视图中以一个个标签的形式展示出来。
RapidMiner数据分析工具介绍
RapidMiner数据分析工具介绍RapidMiner是一种开源的数据分析工具，它可以在没有编程背景的情况下进行数据分析、挖掘和预测。
该工具采用了易于使用的图形用户界面，使得数据分析不再需要复杂的编码和统计学知识。
在本文中，我们将介绍RapidMiner的主要功能、优点和使用方式，以帮助您更好地了解该工具的特点。
1. RapidMiner的主要功能RapidMiner为您提供了一套完整的数据挖掘和机器学习工具，允许您对多种不同数据类型进行分析。
RapidMiner支持大量的数据输入格式，例如Excel文件、CSV文件、XML文件、数据库表、web数据和API等。
此外，RapidMiner还具有以下主要功能：1.1 数据预处理RapidMiner允许您对数据进行属性选择、特征提取、缺失值处理、归一化、标准化和离散化等预处理步骤，以便更好地进行分析。
1.2 数据可视化通过RapidMiner，您可以创建各种可视化图表和图形，以帮助您更好地理解和解释数据集的内容和关系。
图表类型包括散点图、折线图、饼图、直方图、热图和树状图等等。
1.3 数据挖掘和机器学习RapidMiner提供了各种数据挖掘和机器学习算法，包括分类、聚类、回归、关联规则和时间序列等。
这些算法可用于从数据中提取模式、预测未来、识别异常等。
1.4 模型评估和优化RapidMiner还提供了用于评估和优化模型的工具，例如交叉验证、网格搜索、参数优化和模型选择等。
这些工具可以帮助您选择最佳的模型，并优化其性能。
2. RapidMiner的优点2.1 易于使用RapidMiner采用了图形用户界面，使得数据分析不再需要复杂的编码和统计学知识。
新手用户可以很容易地上手，而有经验的用户也可以通过高级功能进行定制化设置和扩展。
2.2 强大的功能RapidMiner提供了一套完整的数据挖掘和机器学习工具，可用于处理各种数据类型和数据规模。
此外，RapidMiner还提供了各种模型评估和优化工具，以帮助用户找到最佳的解决方案。
快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第11章 决策树与神经网络V1.1
树是一个自上而下，分而治之的过程。
常用的决策树算法见表 11-1。 表 11-1 决策树算法分类
决策树算法
算法描述
ID3 算法
其核心是在决策树的各级节点上，使用信息增益方法作为属性的选 择标准，来帮助确定生成每个节点时所应采用的合适属性。
C4.5 算法
C4.5 决策树生成算法相对于 ID3 算法的重要改进是使用信息增益率 来选择节点属性。C4.5 算法可以克服 ID3 算法存在的不足：ID3 算 法只适用于离散的描述属性，而 C4.5 算法既能够处理离散的描述属 性，也可以处理连续的描述属性。
《RapidMiner 数据分析与挖掘实战》第 11 章
第11章 决策树与神经网络
11.1 理解决策树
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。在 20 世纪 70 年代后期和 80 年代初期，机器学习研究者 J.Ross Quinilan 提出了 ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、 数据挖掘邻域得到极大的发展。Quinilan 后来又提出了 C4.5，成为新的监督学习算法。1984 年几位统计学家提出了 CART 分类算法。ID3 和 ART 算法大约同时被提出，但都是采用类 似的方法从训练样本中学习决策树。
I (11,3)
=
-
11 14
log2
11 14
-
3 14
log2
3 14
=
0.749595
I (7,13)
=-
7 20
log
2
7 20
-
13 20
log
2
13 20
= 0.934068
E （是否周末） = 14 I (11,3) + 20 I (7,13) = 0.858109
关于本科毕业设计期间对数据挖掘工具rapidminer的使用体验和心得，案例分享
关于本科毕业设计期间对数据挖掘⼯具rapidminer的使⽤体验和⼼得，案例分享1.前⾔：本科⽣毕业设计有好多⼈说没有什么⽤处，⾃⼰⼜做不出来什么新东西，全是抄抄改改的，浪费⼤家时间。
但是对此事我的态度不同，我觉得就像我们⼩时候玩过家家⼀样，别的孩⼦都在玩，我不参与进去显得会有遗憾，⽽且本次毕设我并没有那么难受，也学到了新的东西，说句⼼⾥话，其实也是有收获的。
2.rapidminer软件简介：它是⼀款可视化软件，⽤于数u据挖掘，我们需要做的事情就是去不停地联系，核⼼代码都有⼈帮我们写好了。
在这款软件⾯前，你完全可以是编程⼩⽩也没有什么关系，因为我们不需要考虑那么底层的技术问题，我们只需要会⽤就⾜够了。
当然这款软件还是提供给我们开发者⼀些很好的开发余地的。
我们可以⾃⼰写代码去处理业务逻辑，甚⾄可以直接去对现有算⼦进⾏改造，然后让⾃⼰的思路进⾏运算，总之，对于不是那么复杂的业务逻辑，rapidminer软件处理起来可以说是游刃有余。
3.软件介绍：下载安装后我们可以在桌⾯看到这个图标，下图所⽰：点击打开，我们看到如下界⾯：直接选择blank来新建⼀个空⽩程序，我把这些分为了7个区域，分别⽤A,B,C,D,E,F,G来表⽰，他们分别代表着导航栏，快捷功能，中央仓库，算⼦区，程序设计窗⼝，参数设置区，帮助区等7个区域。
我们的程序设计就是把原始数据导⼊B区，将数据和算⼦拖到E区，在F区设置算⼦的参数，然后点击B区的run（三⾓标号）来运⾏程序，最后会在B区的Result展⽰程序结果。
4.案例简介：我本次课程设计过程中有3000多条实验数据存在Excel中，我现在把它导⼊rapidminer软件⾥边，找到数据存放位置（我的是在C:\Users\Administrator\Desktop\毕设论⽂\实验数据），然后回到软件，点击C区的Add Data，导⼊数据导⼊后就开始设计流程了。
⾸先把刚刚导⼊的数据从C区拖到E区我的⽬的是筛选出实验误差⼩于5%的数据，对其进⾏聚类分析，来寻找规律。
快速数据挖掘平台RapidMiner
快速数据挖掘平台RapidMiner作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。
我们在大多数时间都从未注意到它的发生。
但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。
这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。
存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。
数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。
本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。
主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。
尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。
虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。
RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。
根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。
因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。
投票信息：/polls/2013/analytics-big-data-mining-data-sc ience-software.html《快速数据挖掘平台RapidMiner》课程内容：第一课：数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍第二课：数据准备：导入、预处理、导出第三课：数据挖掘模型和方法第四课：K-Means 聚类与辨别分析第五课：线性回归与逻辑回归第六课：决策树与神经网络第七课：文本挖掘第八课：WEB挖掘第九课：协同过滤、推荐第十课：时间序列分析第十一课：离群点分析第十二课：模型评估-交叉验证与模型优化化第十三课：过程控制第十四课：数据转换与执行命令本课程各章节围绕实际挖掘分析业务需求，对挖掘工作中常用的各种算法应用方式、过程都做了阐述，各章节所需试验数据也专门打包，可供读者下载使用。
rapidminer 关联规则
rapidminer 关联规则RapidMiner 关联规则导语：随着数据量的不断增加，对数据进行有效的分析和挖掘变得越来越重要。
关联规则分析是一种常用的数据挖掘技术，可以帮助我们发现数据中的关联关系，进而为决策提供支持。
RapidMiner 是一款功能强大的数据挖掘工具，它提供了丰富的数据分析和挖掘功能，其中包括了关联规则分析。
一、关联规则分析的基本概念关联规则分析是一种基于频繁项集的数据挖掘技术，它的目标是发现数据中的关联关系。
在关联规则分析中，我们通常关注两个概念：频繁项集和关联规则。
1. 频繁项集：频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合。
频繁项集的发现是关联规则分析的第一步，可以通过计算项集的支持度来确定其是否频繁。
2. 关联规则：关联规则是指数据中存在的一个条件与结论之间的关联关系。
关联规则通常由两部分组成：前件和后件。
前件表示条件，后件表示结论。
关联规则可以通过计算规则的置信度来衡量其关联程度。
二、RapidMiner 中的关联规则分析RapidMiner 提供了一套完整的关联规则分析工具，可以帮助用户快速发现数据中的关联关系。
下面我们将介绍如何在RapidMiner 中进行关联规则分析。
1. 数据预处理：在进行关联规则分析之前，通常需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤。
RapidMiner 提供了丰富的数据预处理算子，可以帮助用户完成这些任务。
2. 构建频繁项集：在 RapidMiner 中，我们可以使用 Apriori 算法来构建频繁项集。
Apriori 算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，它通过迭代的方式逐步生成所有的频繁项集。
用户可以根据自己的需求设置最小支持度来筛选频繁项集。
3. 生成关联规则：在得到频繁项集之后，我们可以使用RapidMiner 提供的算子来生成关联规则。
RapidMiner 提供了多种关联规则生成算子，包括Apriori 算法、FP-Growth 算法等。
数据挖掘工具选择
数据挖掘工具选择数据挖掘工具在当今信息化时代中扮演着重要的角色。
随着大数据的迅速增长和多样化的数据类型，选择适合的数据挖掘工具变得至关重要。
本文将介绍几种常见的数据挖掘工具，并对其特点和适用场景进行分析，以帮助读者在选择数据挖掘工具时做出明智的决策。
1. WekaWeka是一款开源的数据挖掘工具，具有简单易用的特点，适合初学者入门。
它提供了包括数据预处理、分类、聚类、关联规则等多种机器学习算法。
Weka还提供了可视化界面，使得用户可以方便地进行数据挖掘任务的设置和执行。
然而，由于Weka是基于Java开发的，处理大规模数据时可能存在性能问题。
2. RapidMinerRapidMiner是一款功能强大且易于使用的数据挖掘工具。
它支持数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署等各个环节。
RapidMiner 提供了直观的图形界面和丰富的算法库，使得用户可以快速构建数据挖掘流程。
此外，RapidMiner还支持大规模数据处理和分布式计算，适用于处理大数据场景。
3. KNIMEKNIME是一款基于开放源代码的数据分析和集成平台。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习算法，并支持数据可视化和工作流程建模。
KNIME还允许用户通过自定义模块扩展功能，满足不同数据挖掘需求。
由于其模块化的特点，KNIME可以与其他工具和库集成，实现更多复杂的数据处理任务。
4. Python和RPython和R是两种常用的编程语言，也是数据科学领域的重要工具。
它们提供了强大的数据分析和机器学习库，如Python的scikit-learn和R的caret等。
Python和R具有灵活性和可扩展性，可以满足各种定制化的需求。
然而，相对于可视化工具，Python和R需要一定的编程基础和学习成本。
综合考虑以上几款数据挖掘工具的特点和适用场景，我们可以根据具体任务的需求来选择合适的工具。
对于初学者或小规模数据分析任务，Weka是一个不错的选择；如果需要处理大规模数据或进行分布式计算，RapidMiner是一个不错的选择；而对于更加复杂的数据分析流程，KNIME提供了更高的灵活性。
数据挖掘和RapidMiner入门要点
数据挖掘入门要点本文档参考了其他文献，加上自己的理解整理出来，希望对数据挖掘新手有所帮助。
我的百度ID是Easy_flyqp，百度空间是/easy_flyqp/home，请各位大侠多多指教。
一、数据挖掘的概念和定义1.数据挖掘是从大量有噪音、不完整或者不一致的数据集合中发现有意义的模式或者规律的过程。
2.数据挖掘不是得到一组数据就认为是完成了；比如使用sql语句从数据库中查询数据，这仅仅是一个获取样本的过程，其中还包括使用where条件过滤，sum，avg等聚合函数等；而数据挖掘是对这些数据进行深度分析并发现隐藏在数据中的有意义的模式。
3.数据挖掘的常用术语和解释i.描述型挖掘：用简洁概述的方式表达数据中存在的有意义的性质。
ii.预测型数据挖掘：通过对提供的数据集使用特定的方法分析获得一个或者一组数据模型，并将该数据模型用于预测未来的新数据的有关性质。
iii.定性归纳：定性归纳式描述型挖掘的最简单的一种形式，所以定性归纳也称为概念描述(concept description)。
iv.OLAP：在线分析处理。
OLAP是决策支持的一部分，传统的查询和报表工具告诉用户数据库中都有什么(what happened)，OLAP进一步告诉用户下一步会怎么样(what next)，如果采取这样的措施又会怎么样(what if)。
也就是说，OLAP是建立一个假设，然后使用OLAP来证实或者推翻假设。
数据挖掘与OLAP的区别在于数据挖掘不是证明某个模式(模型)的正确与否，而是主动去发现数据中隐藏的模型。
v.数据泛化(data Generalization)：数据泛化是一个从相对低层概念到更高层概念且对数据库中与任务相关的大量数据进行抽象概述的一个分析过程。
vi.聚类(Clustering)：聚类是将数据库中的记录划分为一系列的有意义的子集。
数据挖掘中常使用的聚类算法有Kmean和Kmedoids等。
vii.人工神经网络(NeuralNet)：神经网络是一组相互连接的输入输出单元，这些单元之间的每个连接都关联一个权重。
推荐五个免费开源数据挖掘软件（Orange、RapidMiner等）
推荐五个免费开源数据挖掘软件（Orange、RapidMiner等）OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了 Python以进行脚本开发。
它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。
其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
RapidMinerRapidMiner, 以前叫 YALE (Yet Another Learning Environment)，其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境，同时用于研究了真实世界数据挖掘。
它提供的实验由大量的算子组成，而这些算子由详细的XML 文件记录，并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。
RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子，并且，其结合了学习方案和Weka学习环境的属性评估器。
它是一个独立的工具可以用来做数据分析，同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。
Weka由Java开发的Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个知名机器学机软件，其支持几种经典的数据挖掘任务，显著的数据预处理，集群，分类，回归，虚拟化，以及功能选择。
其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的，在那里，每个数据点都被许多属性标注。
Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL 数据库，并可以处理一个数据库的查询结果。
它主要的用户接品是Explorer，也同样支持相同功能的命令行，或是一种基于组件的知识流接口。
JHepWork为科学家，工程师和学生所设计的jHepWork是一个免费的开源数据分析框架，其主要是用开源库来创建一个数据分析环境，并提供了丰富的用户接口，以此来和那些收费的的软件竞争。
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快速数据挖掘平台RapidMiner
作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。
我们在大多数时间都从未注意到它的发生。
但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。
这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。
存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。
数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。
本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。
主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。
尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。
虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。
RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。
根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。
因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。
投票信息：
/polls/2013/analytics-big-data-mining-data-sc ience-software.html
《快速数据挖掘平台RapidMiner》课程内容：
第一课：数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍
第二课：数据准备：导入、预处理、导出
第三课：数据挖掘模型和方法
第四课：K-Means 聚类与辨别分析
第五课：线性回归与逻辑回归
第六课：决策树与神经网络
第七课：文本挖掘
第八课：WEB挖掘
第九课：协同过滤、推荐
第十课：时间序列分析
第十一课：离群点分析
第十二课：模型评估-交叉验证与模型优化化
第十三课：过程控制
第十四课：数据转换与执行命令
本课程各章节围绕实际挖掘分析业务需求，对挖掘工作中常用的各种算法应用方式、过程都做了阐述，各章节所需试验数据也专门打包，可供读者下载使用。
授课对象：
本课程适合已经有一定的IT基础，但对数据挖掘领域尚不了解的朋友进修学习。
如果您具备统计学和数据库方面的初级基础技能会更好。
课程同样适用于数据分析师、IT系统架构设计及研发人员，通过简单灵活的挖掘模型定制，带领您探索发现隐藏在海量数据背后的新知识。
学习收获预期：
算法有一定的了解，有一定的使用RapidMiner工具解决问题的能力，能够熟练地使用RapidMiner提供的典型挖掘算法进行挖掘分析。
授课讲师：
TEKKEN，从事IT行业十余年，有丰富的数据分析挖掘领域知识经验。
对数据清
洗转换集成、数据挖掘分析、数据可视化展现等内容有丰富的产品/项目实践经验。
曾独立开发完成集成了各种仪表盘、图表、数据挖掘组件在一起的Flex仪表盘设计器（/stylereport/article/details/7078345）。
现任某数据分析挖掘公司产品总监。