KNIME to oprogramowanie do analityki danych, w którym przepływy pracy składa się wizualnie z bloków („węzłów”) zamiast je programować. Otwartoźródłowa KNIME Analytics Platform obejmuje import danych, czyszczenie, analizę, uczenie maszynowe i raportowanie, a komercyjne oferty dostawcy dodają współpracę i eksploatację w organizacjach. Typowy przykład to przepływ, który łączy miesięczne dane sprzedaży z kilku plików Excela, czyści je i tworzy prognozę.
Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.
Uruchom demoNo-code to narzędzia, które pozwalają budować aplikacje, automatyzacje lub strony internetowe za pomocą interfejsów graficznych, bez pisania kodu programu. Zespoły biznesowe mogą same wdrażać i testować procesy, zamiast czekać na prace działu IT. Ograniczenia pojawiają się przy bardzo wyspecjalizowanych wymaganiach, dużych ilościach danych lub głębokich integracjach. Przykład: zespół sprzedaży buduje metodą „przeciągnij i upuść” przepływ, który sortuje i streszcza nowe zapytania.
Eksploracja danych (data mining) to systematyczne przeszukiwanie dużych zbiorów danych w poszukiwaniu wzorców, zależności i anomalii. Korzysta z metod statystycznych i uczenia maszynowego, takich jak klasteryzacja, klasyfikacja czy analiza asocjacji. Klasycznym przykładem jest analiza koszyka zakupowego w handlu detalicznym, która pokazuje, jakie produkty są często kupowane razem – podstawa do decyzji o asortymencie, wyłożeniu towaru i rekomendacjach.
Eksploracyjna analiza danych (EDA) to pierwsze, otwarte spojrzenie na zbiór danych: oblicza się wartości zbiorcze, bada rozkłady i wykresy oraz szuka wzorców, wartości odstających i braków – jeszcze bez ustalonej hipotezy. Pomaga ocenić jakość danych i znaleźć sensowne pytania do dalszej analizy lub modelowania. Przykład: przed prognozą sprzedaży EDA ujawnia, że jeden miesiąc został zapisany niekompletnie z powodu migracji systemu.
Pipeline uczenia maszynowego to zdefiniowany ciąg kroków, który przekształca surowe dane w model gotowy do wdrożenia: zbieranie i czyszczenie danych, przygotowanie cech, trenowanie, ocena, wdrożenie i monitorowanie. Automatyzacja tych kroków sprawia, że wyniki są powtarzalne, a nowe dane można przetwarzać niewielkim nakładem pracy. Sprzedawca może na przykład co tydzień ponownie trenować i testować model prognozowania sprzedaży na najnowszych danych.
