在本课中，我们将指导您完成第一步，例如安装 KNIME 分析平台、导航 KNIME 工作台、导入和导出工作流、熟悉可视化编程的基本概念、创建节点和工作流。如果您已经熟悉KNIME分析平台，请注意，您可以直接跳到下一课：数据访问。
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KNIME Analytics Platform 是开源的。您需要做的就是从 KNIME网站或者我们网站下载它。
支持不同的操作系统（Windows、Mac 和 Linux），您可以安装带有或不带有免费 KNIME 扩展的第一个版本。扩展为特定分析目的带来了额外的分析功能。
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在这里，我们向您展示如何安装KNIME Analytics Platform，从访问下载页面开始，到在您的机器上启动应用程序。
通过安装扩展和集成，您可以将节点添加到特殊分析目的，例如文本挖掘、大数据分析、参数优化等，以安装KNIME分析平台。
已安装 KNIME 分析平台。现在是时候启动它了。通过单击桌面上的图标，转到“开始”菜单中的“KNIME”，或直接从安装KNIME的文件夹中的应用程序/可执行文件
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在以下视频中，我们将带您了解 KNIME 工作台，了解有关 Node 存储库和工作流 Coach 的更多详细信息。
KNIME Hub 是 KNIME 社区的公共存储库，用于上传和共享资源，如工作流、扩展、自定义节点和文档。全部可用，只需下载或拖放到您的 KNIME Workbench 即可。其中一些工作流程（教育工作流程）也可以在 KNIME Workbench 的 KNIME Explorer 面板中使用。
现在一切都已设置好了，让我们专注于工作台的中间部分 – 工作流编辑器 – 您将在其中构建用于数据整理的工作流。
在这些视频中，您将了解如何创建空工作流、使用第一个节点执行某些任务、检查结果以及记录工作流。
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KNIME 可视化编程中的两个基本概念是节点和工作流。我们将创建一个新工作流，并将其组织在本地工作区的工作流组中。然后，我们将展示如何查找和使用节点并定义其任务的设置;以及如何通过注释和注释来丰富您的工作流程。
让我们更详细地检查节点输出端的数据。所谓“数据表”，就是KNIME用来组织数据的结构。
可移植的工作流程，但如何实现？在这里，我们将展示如何以 .knwf（工作流）和 .knar（工作流组）文件的形式在 LOCAL 工作区中导入和导出工作流和工作流组。
