Principais características: - Realização de uma ampla gama de operações em dados, como amostragem, junção de conjuntos de dados, divisão em conjuntos de testes / treinamento / validação, atribuição de funções a atributos - Exploração gráfica e interativa de dados - Filtragem externa, fornecimento de valores ausentes, PCA, váriostransformações de dados, etc. - Construção de modelos de associação, análise de agrupamento, análise de importância variável, etc. - Construção de vários modelos analíticos com o uso de diversos Data Mining e algoritmos estatísticos (como árvores de classificação, redes de neurônios, regressão linear e logística, K-meios) - Criação de código de pontuação para que os modelos possam ser integrados a outros aplicativos de TI (o código de pontuação pode incluir os modelos e também transformações de dados) - Avaliação da qualidade do modelo e comparação de modelos de Data Mining (LIFT, ROK, KS, Matriz de Confusão) - Geração de relatórios de qualidade do modelo (MS Office) ... Processos analíticos complexos podem ser definidos de uma maneira simples usando a técnica de arrastar e soltar.Usuários avançados podem criar seus próprios scripts e novos tipos de nós.O AdvancedMiner oferece funcionalidades adicionais ilimitadas para usuários avançados que podem ser facilmente criadas e / ou estendidas dentro do aplicativo.Recursos avançados: - Suporte à linguagem SQL (incluindo funções analíticas) - Integração ao pacote R - Integração ao Java e Hadoop Hive