Características principales: - Realización de una amplia gama de operaciones en datos, como muestreo, unión de conjuntos de datos, división en conjuntos de prueba / capacitación / validación, asignación de roles a atributos - Exploración de datos gráficos e interactivos - Filtrado de valores atípicos, suministro de valores faltantes, PCA, variostransformaciones de datos, etc. - Construyendo modelos de asociación, análisis de agrupamiento, análisis de importancia variable, etc. - Construyendo varios modelos analíticos con el uso de diversos Minería de Datos y algoritmos estadísticos (como árboles de clasificación, redes neuronales, regresión lineal y logística, K-significa) - Creación de código de puntuación para que los modelos puedan integrarse con otras aplicaciones de TI (el código de puntuación puede incluir los modelos así como las transformaciones de datos) - Evaluación de la calidad del modelo y comparación de modelos de minería de datos (LIFT, ROK, KS, Confusion Matrix) - Generación de informes de calidad del modelo (MS Office) ... Los procesos analíticos complejos se pueden definir de una manera simple utilizando la técnica de arrastrar y soltar.Los usuarios avanzados pueden crear sus propios scripts y nuevos tipos de nodos.AdvancedMiner ofrece funcionalidades ilimitadas adicionales para usuarios avanzados que pueden crearse y / o ampliarse fácilmente dentro de la aplicación.Características avanzadas: - Soporte para lenguaje SQL (incluyendo funciones analíticas) - Integración con el paquete R - Integración con Java y Hadoop Hive