面向初学者的全面 KNIME 教程 – 快速学习
Posted: Sun Mar 02, 2025 4:50 am
是一款免费且易于使用的数据分析工具,可帮助您进行数据科学研究而无需编写代码。它采用简单的拖放设计,可轻松连接、清理和分析来自不同来源的数据。它包含许多工具,可用于机器学习和文本分析等任务以及预测趋势。因此,它适用于初学者和专家,在本 KNIME 初学者指南中,我们将向您解释它在许多领域的用途,例如查找客户群、检测欺诈和预测维护需求。无论您是数据科学新手还是从事复杂项目,本 KNIME 教程都包含您处理数据所需了解的所有内容。
什么是 KNIME?
在开始学习 KNIME 教程之前,了解它是什么很重要。KNIME 或 Konstanz Information Miner 是一个免费且易于使用的数据分析平台。它可以帮助用户进行数据科学研究而无需编写代码。它的拖放设计让用户可以连接、清理、分析以及查看来自许多来源的数据,因此受到初学者和专家的欢迎。它非常灵活,可以使用 Python 和 R 等语言,为机器学 德国 whatsapp 数据 习、文本分析和预测趋势等任务提供现成的工具。KNIME 专为研究而创建,现在支持医疗保健、金融和营销等领域。它用于查找客户群、检测欺诈和预测维护需求等。简而言之,它通常使数据科学变得简单,并可用于各种任务。
为什么选择 KNIME 进行数据科学?
在当今数据驱动的世界中,各种规模的组织都依赖 KNIME 等工具进行数据分析。以下是 KNIME 软件成为初学者和高级用户的热门选择的原因:
免费使用:它是一个开源平台,所以是免费的,非常适合学习数据科学。
简单的界面:它具有简单的拖放设计,允许用户无需任何编码即可完成复杂的数据工作。
与其他工具协同工作:它可以轻松连接其他工具,如 Python、R 和不同的数据库。
完整的分析:它提供数据任务所需的一切,从清理数据到高级机器学习。
KNIME 功能快速概览
在探索 KNIME 时,了解其核心功能可以帮助您充分利用它。以下是本 KNIME 教程中对其突出功能的细分:
数据访问和准备:这让从 Excel、数据库或大数据源提取数据变得简单。它还具有快速清理和准备数据的工具。
机器学习和人工智能:它包括用于分类、回归和聚类等任务的机器学习工具,无需额外的软件。
文本分析:它可以分析非结构化文本,有助于了解客户情绪或对文档进行分组。
数据可视化:它有许多可视化选项,可以轻松创建和共享数据见解。
工作流管理: KNIME 的拖放设置非常用户友好,也让初学者可以轻松地自动执行任务和重复分析。
KNIME 初学者基础教程
本 KNIME 教程将指导您构建一个简单的工作流程,以帮助您了解 KNIME 的功能。请按照以下步骤创建示例工作流程。
步骤1:安装KNIME
前往 KNIME 网站并下载最新版本。
按照屏幕上的说明进行安装。完成后,打开 KNIME Analytics Platform。
第 2 步:导入数据
启动新的工作流程:单击文件>新建>新 KNIME 工作流程以创建工作流程。
读取数据:使用文件读取器节点导入数据(例如 CSV 文件)。拖放节点,将其连接到数据文件,然后打开它。
配置读取器:在文件读取器节点中选择您的文件,检查数据,然后单击确定。
步骤 3:清理和转换数据
列过滤器:根据此 KNIME 教程使用此节点删除您不需要的任何列。
字符串操作:使用字符串操作节点清理文本数据。
数据转换:使用数学公式等节点添加或更改数据进行计算。
步骤 4:分析和可视化数据
描述性统计数据:使用统计节点获取概览,例如平均值和中位数。
图表:拖动条形图或散点图等节点来查看数据中的趋势和模式。
步骤5:构建机器学习模型
训练测试分割:使用分区节点将数据分成训练集和测试集。
选择模型:添加模型节点(例如,决策树或随机森林)并将其连接到训练数据。
评估模型:使用评分器节点检查模型的准确性和召回率指标的运行情况。
KNIME 用于什么?
它用于许多与数据相关的任务,在金融、医疗保健、营销和研究等领域非常有用。本 KNIME 教程将指导您如何清理、准备和转换数据,这对于数据分析至关重要。它还具有用于机器学习和统计的内置工具,因此用户无需编码即可创建预测模型、分组客户和分析趋势。KNIME 还可以分析文本和客户反馈,帮助企业了解社交媒体上的意见。它与大数据和其他编程语言(如 Python 和 R)配合良好,非常灵活。无论您是在探索简单数据还是进行复杂分析,它都可以帮助用户理解数据并找到有价值的见解。
KNIME 定价您有哪些选择?
KNIME 为所有类型的用户提供不同的定价选项。KNIME 分析平台是免费的开源平台。这使其成为初学者、学生和想要学习数据分析而无需付费的专业人士的理想选择。对于需要更多功能的公司,KNIME Server 需要付费。KNIME 数据服务器提供额外的工具,如团队协作、工作流自动化、调度和安全部署,这些工具对大型项目很有帮助。
最后,KNIME 服务器的成本取决于团队规模和使用方式,定价由 KNIME 的销售团队提供。这种定价设置也使 KNIME 适合所有人,从小型团队到有高级需求的大型公司。
什么是 KNIME?
在开始学习 KNIME 教程之前,了解它是什么很重要。KNIME 或 Konstanz Information Miner 是一个免费且易于使用的数据分析平台。它可以帮助用户进行数据科学研究而无需编写代码。它的拖放设计让用户可以连接、清理、分析以及查看来自许多来源的数据,因此受到初学者和专家的欢迎。它非常灵活,可以使用 Python 和 R 等语言,为机器学 德国 whatsapp 数据 习、文本分析和预测趋势等任务提供现成的工具。KNIME 专为研究而创建,现在支持医疗保健、金融和营销等领域。它用于查找客户群、检测欺诈和预测维护需求等。简而言之,它通常使数据科学变得简单,并可用于各种任务。
为什么选择 KNIME 进行数据科学?
在当今数据驱动的世界中,各种规模的组织都依赖 KNIME 等工具进行数据分析。以下是 KNIME 软件成为初学者和高级用户的热门选择的原因:
免费使用:它是一个开源平台,所以是免费的,非常适合学习数据科学。
简单的界面:它具有简单的拖放设计,允许用户无需任何编码即可完成复杂的数据工作。
与其他工具协同工作:它可以轻松连接其他工具,如 Python、R 和不同的数据库。
完整的分析:它提供数据任务所需的一切,从清理数据到高级机器学习。
KNIME 功能快速概览
在探索 KNIME 时,了解其核心功能可以帮助您充分利用它。以下是本 KNIME 教程中对其突出功能的细分:
数据访问和准备:这让从 Excel、数据库或大数据源提取数据变得简单。它还具有快速清理和准备数据的工具。
机器学习和人工智能:它包括用于分类、回归和聚类等任务的机器学习工具,无需额外的软件。
文本分析:它可以分析非结构化文本,有助于了解客户情绪或对文档进行分组。
数据可视化:它有许多可视化选项,可以轻松创建和共享数据见解。
工作流管理: KNIME 的拖放设置非常用户友好,也让初学者可以轻松地自动执行任务和重复分析。
KNIME 初学者基础教程
本 KNIME 教程将指导您构建一个简单的工作流程,以帮助您了解 KNIME 的功能。请按照以下步骤创建示例工作流程。
步骤1:安装KNIME
前往 KNIME 网站并下载最新版本。
按照屏幕上的说明进行安装。完成后,打开 KNIME Analytics Platform。
第 2 步:导入数据
启动新的工作流程:单击文件>新建>新 KNIME 工作流程以创建工作流程。
读取数据:使用文件读取器节点导入数据(例如 CSV 文件)。拖放节点,将其连接到数据文件,然后打开它。
配置读取器:在文件读取器节点中选择您的文件,检查数据,然后单击确定。
步骤 3:清理和转换数据
列过滤器:根据此 KNIME 教程使用此节点删除您不需要的任何列。
字符串操作:使用字符串操作节点清理文本数据。
数据转换:使用数学公式等节点添加或更改数据进行计算。
步骤 4:分析和可视化数据
描述性统计数据:使用统计节点获取概览,例如平均值和中位数。
图表:拖动条形图或散点图等节点来查看数据中的趋势和模式。
步骤5:构建机器学习模型
训练测试分割:使用分区节点将数据分成训练集和测试集。
选择模型:添加模型节点(例如,决策树或随机森林)并将其连接到训练数据。
评估模型:使用评分器节点检查模型的准确性和召回率指标的运行情况。
KNIME 用于什么?
它用于许多与数据相关的任务,在金融、医疗保健、营销和研究等领域非常有用。本 KNIME 教程将指导您如何清理、准备和转换数据,这对于数据分析至关重要。它还具有用于机器学习和统计的内置工具,因此用户无需编码即可创建预测模型、分组客户和分析趋势。KNIME 还可以分析文本和客户反馈,帮助企业了解社交媒体上的意见。它与大数据和其他编程语言(如 Python 和 R)配合良好,非常灵活。无论您是在探索简单数据还是进行复杂分析,它都可以帮助用户理解数据并找到有价值的见解。
KNIME 定价您有哪些选择?
KNIME 为所有类型的用户提供不同的定价选项。KNIME 分析平台是免费的开源平台。这使其成为初学者、学生和想要学习数据分析而无需付费的专业人士的理想选择。对于需要更多功能的公司,KNIME Server 需要付费。KNIME 数据服务器提供额外的工具,如团队协作、工作流自动化、调度和安全部署,这些工具对大型项目很有帮助。
最后,KNIME 服务器的成本取决于团队规模和使用方式,定价由 KNIME 的销售团队提供。这种定价设置也使 KNIME 适合所有人,从小型团队到有高级需求的大型公司。