Glosar

KNIME

Ce este KNIME?

KNIME este un software de analiză a datelor în care fluxurile de lucru se asamblează vizual din blocuri („noduri”), în loc să fie programate. KNIME Analytics Platform, open-source, acoperă importul datelor, curățarea, analiza, machine learning și raportarea, în timp ce ofertele comerciale ale furnizorului adaugă colaborare și operare în cadrul organizațiilor. Un exemplu tipic este un flux de lucru care unește datele lunare de vânzări din mai multe fișiere Excel, le curăță și generează o prognoză.

Subiecte

analiza datelor
Low-code
Open source

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

No-code

No-code desemnează instrumentele care permit construirea de aplicații, automatizări sau site-uri web prin interfețe grafice, fără a scrie cod de program. Echipele de business pot implementa și testa procesele singure, în loc să aștepte dezvoltarea de către IT. Limitele apar la cerințe foarte specializate, la volume mari de date sau la integrări profunde. Exemplu: o echipă de vânzări construiește prin drag and drop un flux care sortează și rezumă solicitările noi.

automatizare
instrumente
+1

Data mining

Data mining înseamnă căutarea sistematică, în seturi mari de date, a tiparelor, relațiilor și anomaliilor. Se bazează pe tehnici statistice și pe metode de machine learning, precum clusterizarea, clasificarea sau analiza asocierilor. Un exemplu clasic este analiza coșului de cumpărături din comerțul cu amănuntul, care arată ce produse se cumpără frecvent împreună – o bază pentru sortiment, amplasare și recomandări.

analiza datelor
recunoașterea tiparelor
+1

Analiza exploratorie a datelor (EDA)

Analiza exploratorie a datelor (EDA) este prima privire deschisă asupra unui set de date: se calculează indicatori sintetici, se examinează distribuțiile și graficele și se caută tipare, valori aberante și valori lipsă – încă fără o ipoteză fixă. Ajută la evaluarea calității datelor și la formularea unor întrebări potrivite pentru analize sau modelări ulterioare. Exemplu: înaintea unei prognoze de vânzări, EDA arată că o lună a fost înregistrată incomplet din cauza unei migrări de sistem.

Analiza datelor
Statistică
+1

Șablon

Pipeline de machine learning

Un pipeline de machine learning este o succesiune definită de pași care transformă datele brute într-un model gata de utilizare: colectarea și curățarea datelor, pregătirea caracteristicilor, antrenarea, evaluarea, punerea în producție și monitorizarea. Automatizarea acestor pași face rezultatele reproductibile și permite prelucrarea datelor noi cu efort redus. Un comerciant, de exemplu, își poate reantrena și testa în fiecare săptămână modelul de prognoză a vânzărilor folosind cele mai recente cifre.

MLOps
automatizare
+1