Woordenlijst

KNIME

Wat is KNIME?

KNIME is software voor data-analyse waarin workflows visueel uit bouwstenen (“nodes”) worden samengesteld in plaats van geprogrammeerd. Het open-source KNIME Analytics Platform omvat data-import, dataopschoning, analyse, machine learning en rapportage, terwijl de commerciële aanbiedingen van de leverancier samenwerking en gebruik binnen organisaties toevoegen. Een typisch voorbeeld is een workflow die maandelijkse verkoopgegevens uit meerdere Excel-bestanden samenvoegt, opschoont en er een voorspelling van maakt.

Onderwerpen

Data-analyse
Low-code
Open source

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

No-code

No-code verwijst naar tools waarmee mensen via grafische interfaces toepassingen, automatiseringen of websites bouwen zonder programmacode te schrijven. Businessteams kunnen processen zelf realiseren en testen in plaats van op IT-ontwikkeling te wachten. Grenzen ontstaan bij zeer specifieke eisen, grote datavolumes of diepe integraties. Voorbeeld: een salesteam bouwt met slepen en neerzetten een workflow die nieuwe aanvragen sorteert en samenvat.

automatisering
tools
+1

Datamining

Datamining is het systematisch doorzoeken van grote datasets op patronen, verbanden en afwijkingen. Het maakt gebruik van statistische technieken en machine-learningmethoden zoals clustering, classificatie of associatieanalyse. Een klassiek voorbeeld is de winkelmandanalyse in de detailhandel, die laat zien welke producten vaak samen worden gekocht – een basis voor assortiment, plaatsing en aanbevelingen.

data-analyse
patroonherkenning
+1

Verkennende data-analyse (EDA)

Verkennende data-analyse (exploratory data analysis, EDA) is de eerste, open blik op een dataset: u berekent samenvattende cijfers, onderzoekt verdelingen en grafieken en zoekt naar patronen, uitschieters en ontbrekende waarden – nog zonder vaste hypothese. Het helpt de datakwaliteit te beoordelen en zinvolle vragen te vinden voor verdere analyse of modellering. Voorbeeld: vóór een omzetvoorspelling blijkt uit EDA dat één maand door een systeemmigratie onvolledig is vastgelegd.

Data-analyse
Statistiek
+1

Sjabloon

Machine-learningpipeline

Een machine-learningpipeline is een vastgelegde reeks stappen die ruwe data omzet in een inzetbaar model: data verzamelen en opschonen, kenmerken voorbereiden, trainen, evalueren, uitrollen en bewaken. Het automatiseren van deze stappen maakt resultaten reproduceerbaar en zorgt ervoor dat nieuwe data met weinig moeite kan worden verwerkt. Een retailer kan bijvoorbeeld elke week zijn omzetvoorspellingsmodel opnieuw trainen en testen met de nieuwste cijfers.

MLOps
automatisering
+1