KNIME е софтуер за анализ на данни, в който работните процеси се сглобяват визуално от блокове („възли“), вместо да се програмират. KNIME Analytics Platform с отворен код обхваща импортиране на данни, почистване, анализ, машинно обучение и отчитане, а търговските предложения на доставчика добавят сътрудничество и експлоатация в организациите. Типичен пример е работен процес, който обединява месечни данни за продажбите от няколко Excel файла, почиства ги и създава прогноза.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоNo-code се отнася до инструменти, които позволяват на хората да изграждат приложения, автоматизации или уебсайтове чрез графични интерфейси, без да пишат програмен код. Бизнес екипите могат сами да реализират и тестват процеси, вместо да чакат ИТ разработка. Ограниченията се проявяват при много специализирани изисквания, големи обеми данни или дълбоки интеграции. Пример: екип по продажби изгражда с влачене и пускане поток, който сортира и резюмира новите запитвания.
Извличането на данни (data mining) е системно търсене на закономерности, връзки и аномалии в големи масиви от данни. То използва статистически методи и методи на машинното обучение, като клъстеризация, класификация или асоциативен анализ. Класически пример е анализът на пазарната кошница в търговията на дребно, който показва кои продукти често се купуват заедно – основа за асортимента, разположението и препоръките.
Проучвателният анализ на данни (Exploratory data analysis, EDA) е първият, непредубеден поглед към даден масив от данни: изчисляват се обобщаващи показатели, разглеждат се разпределения и диаграми и се търсят закономерности, отклонения и липсващи стойности – още без фиксирана хипотеза. Той помага да се оцени качеството на данните и да се намерят смислени въпроси за по-нататъшен анализ или моделиране. Пример: преди прогноза за продажбите EDA показва, че един месец е записан непълно поради миграция на системата.
Конвейерът за машинно обучение (machine learning pipeline) е определена последователност от стъпки, която превръща суровите данни в модел, готов за внедряване: събиране и почистване на данни, подготовка на признаци, обучение, оценка, внедряване и наблюдение. Автоматизирането на тези стъпки прави резултатите възпроизводими и позволява новите данни да се обработват с малко усилия. Например търговец може всяка седмица да преобучава и тества модела си за прогнозиране на продажбите с най-новите цифри.
