Основни характеристики: - Извършване на широк спектър от операции с данни, като вземане на проби, присъединяване към набори от данни, разделяне на тестови / тренировъчни / валидиращи набори, присвояване на роли на атрибути - Графично и интерактивно проучване на данни - Външно филтриране, предоставяне на липсващи стойности, PCA, различнитрансформации на данни и др. - Изграждане на асоциационни модели, клъстерни анализи, анализи с променлива значимост и др. - Конструиране на различни аналитични модели с използването на разнообразни данни и статистически алгоритми (като класификационни дървета, невронни мрежи, линейна и логистична регресия, K-средства) - Създаване на код за оценка, така че моделите да могат да бъдат интегрирани с други ИТ приложения (кодът за оценка може да включва моделите, както и трансформации на данни) - Оценка на качеството на модела и сравнение на модели за обработка на данни (LIFT, ROK, KS, Matrix Confusion) - Генериране на отчети за качеството на модела (MS Office) ... Сложните аналитични процеси могат да бъдат дефинирани по прост начин, използвайки техниката на влачене и пускане.Разширените потребители могат да създават свои собствени скриптове и нови типове възли.AdvancedMiner предлага неограничени допълнителни функции за напреднали потребители, които могат лесно да бъдат създадени и / или разширени в рамките на приложението.Разширени функции: - Поддръжка на SQL език (включително аналитични функции) - Интеграция с R пакета - Интеграция с Java и Hadoop Hive