Glossário

KNIME

O que é KNIME?

O KNIME é um software de análise de dados em que os fluxos de trabalho são montados visualmente a partir de blocos ("nós") em vez de programados. A KNIME Analytics Platform de código aberto abrange a importação de dados, a limpeza, a análise, o machine learning e a elaboração de relatórios, enquanto as ofertas comerciais do fornecedor acrescentam colaboração e operação dentro das organizações. Um exemplo típico é um fluxo de trabalho que reúne dados mensais de vendas de vários ficheiros Excel, os limpa e produz uma previsão.

Temas

Análise de dados
Low-code
Open source

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Termos relacionados

No-code

No-code designa as ferramentas que permitem criar aplicações, automatizações ou sites através de interfaces gráficas, sem escrever código. As equipas de negócio podem implementar e testar processos por si próprias, em vez de esperar pelo desenvolvimento de TI. Os limites surgem com requisitos muito especializados, grandes volumes de dados ou integrações profundas. Exemplo: uma equipa comercial usa arrastar e largar para criar um fluxo que ordena e resume novos pedidos.

automatização
ferramentas
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Data mining

O data mining é a pesquisa sistemática de padrões, relações e anomalias em grandes conjuntos de dados. Recorre a técnicas estatísticas e a métodos de machine learning, como clustering, classificação ou análise de associações. Um exemplo clássico é a análise do cabaz de compras no retalho, que mostra quais os produtos frequentemente comprados em conjunto – uma base para a gama, a colocação e as recomendações.

análise de dados
reconhecimento de padrões
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Análise exploratória de dados (EDA)

A análise exploratória de dados (EDA, do inglês exploratory data analysis) é o primeiro olhar, aberto, sobre um conjunto de dados: calculam-se valores-resumo, examinam-se distribuições e gráficos e procuram-se padrões, valores atípicos e valores em falta – ainda sem uma hipótese definida. Ajuda a avaliar a qualidade dos dados e a encontrar questões pertinentes para análises ou modelações posteriores. Exemplo: antes de uma previsão de vendas, a EDA revela que um mês foi registado de forma incompleta devido a uma migração de sistema.

Análise de dados
Estatística
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Modelo

Pipeline de machine learning

Um pipeline de machine learning é uma sequência definida de passos que transforma dados em bruto num modelo implementável: recolha e limpeza de dados, preparação de características, treino, avaliação, implementação e monitorização. Automatizar estes passos torna os resultados reprodutíveis e permite processar novos dados com pouco esforço. Um retalhista pode, por exemplo, voltar a treinar e testar semanalmente o seu modelo de previsão de vendas com os números mais recentes.

MLOps
automatização
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