什么是KNIME？
一款开源、无代码/低代码的数据科学与分析平台，让数据处理、分析、可视化和机器学习变得简单高效
开源核心，灵活扩展
KNIME Analytics Platform 完全免费开源，支持无限期使用。商业版 KNIME Hub 提供协作、自动化和治理等企业级功能。
- 无代码拖拽式操作
- 支持Python/R/SQL自定义脚本
- 丰富的社区扩展资源
端到端数据解决方案
从数据导入、清洗、转换，到分析、建模、可视化和部署，KNIME 覆盖数据科学全流程，无需切换多个工具。
- 支持300+数据源接入
- 4000+预制功能节点
- 全流程可视化可追溯
适合各类用户
从业务分析师到数据科学家，KNIME 满足不同技术背景用户的数据分析需求。
- 业务分析师：无代码完成数据处理
- 数据科学家：高效构建机器学习模型
- 企业团队：统一标准，促进协作
核心功能
强大而全面的功能集，满足从简单数据处理到复杂AI建模的各类需求
拖拽式工作流构建
通过可视化节点拖拽连接，快速构建数据工作流，无需编写代码。
K-AI智能助手
AI辅助工作流构建，支持自然语言交互，自动生成工作流。
数据可视化
丰富的可视化组件，包括条形图、散点图、热力图等。
机器学习支持
内置决策树、聚类、神经网络等算法节点，支持模型训练和部署。
地理空间分析
集成哈佛大学地理空间扩展，支持地图绘制、地理编码等。
数据治理
提供工作流审计、权限管理、数据匿名化等功能。
应用场景
广泛应用于各行业，解决多样化数据挑战
供应链管理
预测库存水平、优化采购计划、预测物流时间，提升供应链效率。
金融欺诈检测
构建机器学习模型，识别交易异常，防范欺诈风险，保障金融安全。
营销个性化
分析客户行为，构建推荐模型，精准推送产品和服务，提升转化率。
药物研发
利用机器学习加速药物筛选、预测药物活性，缩短研发周期，降低成本。
行业应用案例
KNIME 在各行业的真实落地场景，见证数据驱动的业务价值
制造业：设备故障预测
奥迪通过KNIME整合生产设备传感器数据，构建机器学习模型预测关键部件故障风险：
- 设备停机时间减少 40%
- 维护成本降低 25%
- 单条生产线年节省成本超 30 万欧元
核心流程：传感器数据采集 → 特征工程 → 随机森林模型训练 → 故障概率预测 → 维护提醒自动化
金融行业：信用风险评估
德意志银行使用KNIME构建自动化信用风险评估模型，替代传统人工审核流程：
- 审核效率提升 70%
- 坏账率降低 15%
- 客户审批响应时间从 2 天缩短至 1 小时
核心流程：客户数据整合 → 信用特征提取 → 梯度提升模型 → 风险评分输出 → 审批决策支持
零售行业：智能补货系统
沃尔玛通过KNIME整合销售、库存、天气、促销等多维度数据，构建智能补货模型：
- 库存周转率提升 30%
- 缺货率降低 22%
- 单店年销售额提升 12%
核心流程：多源数据融合 → 销售趋势预测 → 补货量计算 → 自动下单 → 库存监控
制药行业：药物研发加速
辉瑞利用KNIME整合化合物库、实验数据和文献数据，加速新药研发流程：
- 化合物筛选时间缩短 60%
- 研发成本降低 35%
- 新药上市周期缩短 1-2 年
核心流程：分子数据处理 → 活性预测建模 → 候选化合物筛选 → 实验验证 → 结果分析
5步构建你的第一个工作流
无需编程经验，几分钟内即可完成你的第一个数据分析工作流
读取数据
从Excel、CSV、数据库等来源导入数据，简单配置即可完成数据接入。
数据清洗
使用筛选、去重、缺失值处理等节点，清洗和转换数据，确保数据质量。
数据分析
使用统计分析或机器学习节点，进行描述性分析或预测建模，挖掘数据价值。
可视化结果
选择合适的可视化节点，生成条形图、折线图等图表，直观展示分析结果。
部署与复用
将分析结果导出为报告或部署为数据应用，工作流可重复执行或自动化运行。
开始你的KNIME之旅
KNIME 的拖拽式界面让数据科学变得简单直观。无论你是初学者还是专家，都能快速上手并构建强大的数据工作流。
用户案例
全球领先企业通过KNIME实现业务价值提升
"通过KNIME自动化工作订单解析，我们每年节省了40万美元的运营成本，同时处理效率提升了300%。"
"KNIME帮助我们自动化了供应链流程，单个流程就节省了3万美元，同时库存周转率提升了25%。"
"借助KNIME，我们每年节省了数百小时的数据分析时间，监管合规流程更加高效透明。"