Rapidminer SLC 是一个完全替代的 SAS 语言环境，其低代码和无代码工具支持高级分析功能、高工作效率以及较短的开发和部署周期。

Rapidminer SLC 运行以 SAS 语言编写的程序，无需翻译，也无需任何第三方产品或许可。它支持 Python、R 和 SQL，并且能够组合以任何一种语言构建的程序模块，使其成为促进重大迁移项目以及以较低成本维护 SAS 语言程序库的理想方式。

我们的 SAS 语言编译器运行 SAS 语言和宏语法，包括对统计、时间序列分析、运筹研究、机器学习、矩阵操作、运筹研究、绘图和输出交付的过程支持。

Rapidminer SLC Hub 是一个强大而直观的平台，旨在简化分析程序和模型的部署、管理和操作。它充当中心枢纽，使技术用户和业务利益相关者能够高效、安全地利用分析。

以下是 Rapidminer SLC Hub 如何改变您的分析工作流程：

• 界面简单：使用用户友好的界面轻松部署分析程序、模型和工作流程。
• 灵活执行：根据自动化流程的执行决策规则安排任务，或部署任务以供内部业务用户或外部客户按需执行。
• 多语言支持：无缝部署以 SAS 语言、Python 和 R 等流行语言编写的程序和模型
• 工作流程集成：轻松部署在 Rapidminer Analytics Workbench 中创建的工作流程。
• 用户和访问权限管理：保持对谁可以访问什么内容的完全控制，有效管理用户及其权限。
• 安全的数据访问：控制对敏感数据源的访问权限，确保部署的应用程序仅访问适当的信息。
• 详细的审核日志：使用内置审计日志完整记录所有用户操作，增强透明度和问责制。
• 赋能团队：简化治理任务和角色，允许业务用户处理传统上留给 IT 和 DevOps 团队的任务，从而提高灵活性。
• 安全的中央解决方案：将Rapidminer SLC Hub定位为分析生态系统的安全核心组件，负责企业范围的治理和部署。
• 一致的数据安全：确保安全访问相应的数据源，并在运行已部署的应用程序时为所有用户提供安全的数据访问权限。

Rapidminer SLC Hub弥合了分析开发与业务影响之间的差距，为运营您的宝贵分析资产提供了一种安全、受管控和简化的方法。它使组织能够自信地部署、管理和扩展其分析。

Rapidminer SLC Hub旨在通过简化复杂分析工作流程、实现无缝部署和确保安全访问来增强用户能力。以下是其主要功能：

1。简化执行、决策和调度

Rapidminer SLC Hub改变了您管理和运行分析的方式。借助其可视化编程工具，您可以轻松创建直观的决策管道来执行已部署的分析，而无需编写复杂的代码。此外，其集成的调度服务使您能够在精确指定的时间和日期自动运行这些分析或整个决策管道，从而确保您的操作始终按计划进行。

2。将已部署的应用程序作为 API 公开

Rapidminer SLC Hub弥合了分析与更广泛的应用生态系统之间的差距，使您能够毫不费力地构建应用程序接口 (API)。使用点击式向导，您可以从已部署的应用程序创建 API，并附带可自定义的日期、数值、字符串值等输入提示。此功能允许任何了解业务问题的人无需代码开发专业知识即可创建强大的 API。

3.保护数据和应用程序访问权限

安全至关重要，Rapidminer SLC Hub提供强大的控制措施，以保护您的宝贵数据和应用程序。它为定义和管理用户和群组提供了简单、直观的控件，确保访问权限始终是适当和受控的。对于使用现有基础架构的组织，还有一个便捷的选项，可以通过 LDAP 将用户和群组信息与 Active Directory 服务同步。

Rapidmner 分析工作台是一个强大的编码环境，旨在简化您的分析工作流程。它由 RapidMiner SLC 提供支持，为开发模型和多语言编码（包括 SAS、Python、R 和 SQL）提供全面支持。

这种集成开发环境 (IDE) 为在现有 SAS 语言环境中整合 Python、R 和其他开源工具提供了最快的途径。它还允许您使用 SAS 语言管理当前代码库和开发新程序，所有这些都无需第三方许可证或软件。

Rapidminer Analytics Workbench是一款强大的工具，旨在帮助您完成数据分析之旅的每一个步骤。以下是其主要功能的明细：

• 强大的编码环境：你会发现一流的集成开发环境 (IDE)，它支持创建、维护和运行程序，以及浏览数据、结果和日志。它在 SAS 语言和 Python 编程中特别强大，它甚至允许你将 SAS、SQL、Python 和 R 代码组合到一个程序中，从而使语言之间的数据交换非常顺畅。
• 可视化工作流程环境：此功能允许您使用直观的拖放块来构建工作流程。它非常适合低级数据工程（例如检索、混合和准备数据）和机器学习任务（例如构建、探索和验证预测模型）。此外，您可以使用 SAS、SQL、Python 和 R 使用可编程模块来增强这些工作流程。
• 广泛的数据访问：Rapidminer Analytics Workbench几乎可以连接到任何数据源。这包括云服务、Hadoop、数据仓库、数据库、SAS 语言、SPSS、Parquet、微软® Excel®、CSV 和其他基于文件的数据格式。
• 全面的数据准备：使用各种清理、筛选和丰富工具为分析做好数据准备。从简单的筛选和排序到优化的分箱和可视化 SQL 查询工具，准备数据从未如此简单或高效。
• 富有洞察力的数据探索：使用高级数据网格和数据分析工具深入研究复杂的数据集。您可以使用图表、分析和决策树来探索数据，以发现有价值的见解并更好地了解您的信息。
• 灵活的本地和远程处理：您可以在最适合自己的基础架构上使用 SAS、SQL、Python 和 R 自由创建、维护和运行模型和程序。无论是云端、本地还是混合设置，在大型机、Linux、Windows、AIX服务器、工作站或笔记本电脑上，Rapidminer Analytics Workbench都能满足您的需求。