Ana özellikleri: - Örnekleme, veri kümelerine katılma, test / eğitim / doğrulama kümelerine bölme, özelliklere öznitelikler atama gibi veriler üzerinde çok çeşitli işlemler gerçekleştirme - Grafiksel ve etkileşimli veri keşfi - Aykırı filtreleme, eksik değerleri sağlama, PCA, çeşitliveri dönüşümleri, vb. - Bina ilişkilendirme modelleri, kümeleme analizleri, değişken önem analizleri vb. - Farklı Veri Madenciliği ve istatistiksel algoritmalar (sınıflandırma ağaçları, nöron ağları, doğrusal ve lojistik regresyon, K-) kullanarak çeşitli analitik modellerin oluşturulmasıanlamına gelir) - Modellerin diğer BT uygulamalarıyla entegre edilebilmesi için puanlama kodunun oluşturulması (puanlama kodu, veri dönüşümlerinin yanı sıra modelleri de içerebilir) - Veri madenciliği modellerinin (LIFT, ROK, KS, Confusion Matrix) model kalitesi değerlendirmesi ve karşılaştırması) - Model kalite raporlarının oluşturulması (MS Office) ... Karmaşık analitik süreçler sürükle ve bırak tekniği kullanılarak basit bir şekilde tanımlanabilir.Gelişmiş kullanıcılar kendi komut dosyalarını ve yeni düğüm türlerini oluşturabilir.AdvancedMiner, uygulama içinde kolayca oluşturulabilen ve / veya genişletilebilen ileri düzey kullanıcılar için sınırsız, ek işlevler sunar.Gelişmiş özellikler: - SQL dili desteği (analitik fonksiyonlar dahil) - R paketi ile entegrasyon - Java ve Hadoop Hive ile entegrasyon