KNIME on data-analytiikkaohjelmisto, jossa työnkulut kootaan visuaalisesti lohkoista (”solmuista”) ohjelmoinnin sijaan. Avoimen lähdekoodin KNIME Analytics Platform kattaa datan tuonnin, puhdistuksen, analyysin, koneoppimisen ja raportoinnin, kun taas toimittajan kaupalliset tuotteet lisäävät yhteistyön ja käytön organisaatioissa. Tyypillinen esimerkki on työnkulku, joka yhdistää kuukausittaiset myyntitiedot useista Excel-tiedostoista, puhdistaa ne ja tuottaa ennusteen.
Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.
Aloita demoNo-code tarkoittaa työkaluja, joiden avulla sovelluksia, automaatioita tai verkkosivustoja voi rakentaa graafisilla käyttöliittymillä ilman ohjelmakoodin kirjoittamista. Liiketoimintatiimit voivat toteuttaa ja testata prosesseja itse sen sijaan, että odottaisivat IT-kehitystä. Rajat tulevat vastaan hyvin erikoistuneissa vaatimuksissa, suurissa datamäärissä tai syvissä integraatioissa. Esimerkki: myyntitiimi rakentaa vedä ja pudota -toiminnolla työnkulun, joka lajittelee ja tiivistää uudet tiedustelut.
Tiedonlouhinta on suurten aineistojen järjestelmällistä läpikäyntiä säännönmukaisuuksien, yhteyksien ja poikkeamien löytämiseksi. Siinä hyödynnetään tilastollisia menetelmiä ja koneoppimisen tekniikoita, kuten klusterointia, luokittelua tai assosiaatioanalyysia. Klassinen esimerkki on vähittäiskaupan ostoskorianalyysi, joka paljastaa, mitä tuotteita ostetaan usein yhdessä – perusta valikoimalle, sijoittelulle ja suosituksille.
Eksploratiivinen data-analyysi (EDA) on ensimmäinen, avoin katsaus aineistoon: lasketaan yhteenvetolukuja, tarkastellaan jakaumia ja kaavioita ja etsitään kuvioita, poikkeavia arvoja ja puuttuvia arvoja – ilman vielä kiinteää hypoteesia. Se auttaa arvioimaan datan laatua ja löytämään mielekkäitä kysymyksiä jatkoanalyysia tai mallinnusta varten. Esimerkki: ennen myyntiennustetta EDA paljastaa, että yksi kuukausi kirjattiin puutteellisesti järjestelmämigraation vuoksi.
Koneoppimisen putki (pipeline) on määritelty vaiheiden sarja, joka muuttaa raakadatan käyttöönotettavaksi malliksi: datan keruu ja puhdistus, piirteiden valmistelu, koulutus, arviointi, käyttöönotto ja seuranta. Näiden vaiheiden automatisointi tekee tuloksista toistettavia ja mahdollistaa uuden datan käsittelyn vähällä vaivalla. Vähittäiskauppias voi esimerkiksi kouluttaa ja testata myyntiennustemallinsa uudelleen viikoittain tuoreimmilla luvuilla.
