RapidMiner

通過分析飛機傳感器數據進行預測性維護，確保了飛行安全並提高了運營效率。

通過分析客戶支持數據，改進了客戶服務並提升了客戶滿意度和銷售業績。

通過分析生產線數據，提高了生產效率和產品質量，並減少了設備故障和停機時間。

利用 RapidMiner 進行設備監控和預測性維護，提升了風力發電和醫療設備的可靠性和性能。

分析銷售和庫存數據，優化了庫存管理和供應鏈運營，降低了庫存成本。

利用數據分析優化石油和天然氣的開採流程，並通過預測性維護減少設備故障。

RapidMiner 具備從整理數據至分析、建立 AI 分析預測模型的功能。

擁有視覺化的資料整理工具 Turpo Prep、自動化機器學習（Automated Machine Learning , AutoML）功能。

支援雲端與各類型資料庫，能讓團隊多人協作並共享數據分析結果。

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）。

RapidMiner 已長時間投入開發使用 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的系統。

RapidMiner 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，可在團隊內部共享視覺化的數據與串流處理結果。

資料串流處理和數據視覺化解決方案，是專為了需要根據大量且迅速變化的遙測、傳感器和交易數據做出快速、全面決策的使用者所設計。

*.accdb  *.arff *.csv *.dbf

*.dta *.hyper *.mdb*.qvx 

*.sas *.sav  *.tde *.xls/.*xlsx

*.xml*.xrff

除此之外，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。

Altari RapidMiner 內建視覺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。

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。

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。

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。

AutoML 視覺化的模擬預測介面

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 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。