Glossaire

KNIME

Qu’est-ce que KNIME ?

KNIME est un logiciel d'analyse de données dans lequel les workflows sont assemblés graphiquement à partir de blocs (« nœuds ») au lieu d'être programmés. La KNIME Analytics Platform, open source, couvre l'import, le nettoyage et l'analyse des données, l'apprentissage automatique et le reporting ; les offres commerciales de l'éditeur ajoutent la collaboration et l'exploitation en entreprise. Exemple typique : un workflow qui regroupe chaque mois les ventes de plusieurs fichiers Excel, les nettoie et établit une prévision.

Thèmes

Analyse de données
Low-code
Open source

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Termes associés

No-code

Le no-code désigne des outils permettant de créer des applications, des automatisations ou des sites web via des interfaces graphiques, sans écrire de code. Les équipes métier peuvent ainsi mettre en place et tester des processus elles-mêmes, sans attendre le développement informatique. Les limites apparaissent avec des besoins très spécifiques, de gros volumes de données ou des intégrations profondes. Exemple : une équipe commerciale construit par glisser-déposer un flux qui trie et résume les nouvelles demandes.

automatisation
outils
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Exploration de données

L'exploration de données (data mining) consiste à fouiller systématiquement de grands volumes de données pour y découvrir des tendances, des liens et des anomalies. Elle s'appuie sur des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique comme le clustering, la classification ou l'analyse d'associations. Exemple classique : l'analyse du panier d'achat dans le commerce, qui révèle les produits souvent achetés ensemble – une base pour l'assortiment, l'agencement et les recommandations.

analyse de données
reconnaissance de motifs
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Analyse exploratoire des données (EDA)

L’analyse exploratoire des données (EDA) est un premier regard ouvert sur un jeu de données : on calcule des indicateurs, on examine distributions et graphiques et on cherche des tendances, des valeurs aberrantes et des valeurs manquantes, sans hypothèse arrêtée. Elle permet d’évaluer la qualité des données et de formuler les bonnes questions pour la suite. Exemple : avant une prévision des ventes, l’EDA montre qu’un mois a été saisi de façon incomplète lors d’un changement de système.

Analyse de données
Statistiques
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Modèle

Pipeline de machine learning

Un pipeline de machine learning est une suite d’étapes définie qui transforme des données brutes en modèle exploitable : collecte et nettoyage des données, préparation des variables, entraînement, évaluation, mise en production et surveillance. L’automatisation rend les résultats reproductibles et permet de traiter de nouvelles données sans grand effort. Un distributeur peut par exemple réentraîner et tester chaque semaine son modèle de prévision des ventes avec les derniers chiffres.

MLOps
automatisation
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