Hauptmerkmale: - Durchführen einer Vielzahl von Vorgängen mit Daten, z. B. Stichproben, Zusammenfügen von Datensätzen, Unterteilen in Test- / Schulungs- / Validierungssätze, Zuweisen von Rollen zu Attributen. - Grafische und interaktive DatenexplorationDatentransformationen usw. - Aufbau von Assoziationsmodellen, Clustering-Analysen, Variablen-Wichtigkeits-Analysen usw. - Aufbau verschiedener analytischer Modelle unter Verwendung verschiedener Data-Mining- und statistischer Algorithmen (z. B. Klassifikationsbäume, Neuronennetzwerke, lineare und logistische Regression, K-Mittel) - Erstellung von Scoring-Code, damit die Modelle in andere IT-Anwendungen integriert werden können (Scoring-Code kann die Modelle sowie Datentransformationen enthalten). - Bewertung der Modellqualität und Vergleich von Data Mining-Modellen (LIFT, ROK, KS, Confusion Matrix)) - Erstellung von Modellqualitätsberichten (MS Office) ... Komplexe Analyseprozesse können auf einfache Weise per Drag & Drop definiert werden.Fortgeschrittene Benutzer können eigene Skripte und neue Knotentypen erstellen.AdvancedMiner bietet unbegrenzte zusätzliche Funktionen für fortgeschrittene Benutzer, die einfach in der Anwendung erstellt und / oder erweitert werden können.Erweiterte Funktionen: - Unterstützung der SQL-Sprache (einschließlich Analysefunktionen) - Integration in das R-Paket - Integration in Java und Hadoop Hive