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KNIME开源数据分析平台

开放和免费、编码可选、始终可扩展

开源数据科学平台

KNIME 分析平台

KNIME 分析平台是免费和开源的,可确保用户始终处于数据科学的最前沿,300+ 数据源连接器以及与所有流行机器学习库的集成。

KNIME 分析平台的节点涵盖了数据科学生命周期的所有阶段,数千个可随时运行的范例工作流程,数百个功能组件,广泛的整合工具以及最多元实用的高阶算法,是创建数据科学的理想平台。 它稳定且不受限制的开源代码,使您可以获取全球专业知识社区及其贡献。

01

访问、混合和转换来自任何来源的数据

  • 从任何数据源(笔记本电脑、应用程序或数据仓库)访问数据
  • 轻松混合任何大小和任何类型的数据 – 支持所有文件格式
  • 聚合、排序、筛选和联接设备、数据库内或分布式大数据环境中的数据

02

可视化和分析

  • 使用交互式图表和可视化浏览数据
  • 自动执行电子表格或其他手动重复数据任务
  • 从完整的分析技术中进行选择,可以访问所有流行的 ML 库

03

保存、共享和重用

  • 将工作流段捆绑为组件以供重用
  • 在 Python、R 和 Javascript 中集成脚本 – 并共享以供以后重用
  • 通过编码添加自定义功能来扩展 KNIME 功能

04

提升技能

  • 加入超过 100,000+ KNIME 分析平台用户的开放社区
  • 在 KNIME 社区中心上学习和分享解决方案,这是一个社区构建的存储库,包含 14,000+ 个数据科学解决方案,涵盖用例
  • 参加由数据科学家领导的自定进度或指导课程,不断提高技能

KNIME 创建于2008年

KNIME 在连接性、功能性、效率、透明度、可扩展性和自动化方面优于传统电子表格。它加快了数据的价值实现时间,使用户能够将时间转移到智能、数据驱动的分析上,而不必重复手动处理电子表格。

客户感言

KNIME 有助于解决数据科学中最耗时且最容易被忽视的部分——以自动化、可重复的方式准备数据和部署模型。KNIME 通过从一开始就允许这样做,为数据科学带来了敏捷性。 这鼓励了机器学习的迭代方法,其中可以使用预构建的组件快速开发有用的结果并将其部署到业务中。根据技术指标和业务反馈,可以随着时间的推移调整和增强这些结果。

数据和分析经理
FAQ

关于KNIME的常见问题

KNIME 不断投资于增加分析深度以及易用性和入职,以确保任何人都可以使用该平台来理解数据,无论他们的背景或经验水平如何。社区的积极参与和投入是实现这些改进和缩短用户数据科学学习曲线的关键。

KNIME 在Er 中代表 KoN节 Information M,发音为:[naim](即带有无声的“k”,就像“刀”一样)。它由位于苏黎世的KNIME AG和康斯坦茨大学的生物信息学和信息挖掘主席Michael Berthold小组开发。

KNIME 5.1 中的新界面具有更时尚的外观和感觉、更直观的工作流编辑器、改进的导航和搜索,让用户可以更快地识别他们需要的节点。新的快速节点功能还提供下一个节点建议,以根据用户迄今为止在其工作流中选择的节点更快地构建工作流。5.1 版本还提供了改进的工作流注释。用户可以向其工作流添加更详细的注释,以便在与同事共享以供重用时更容易理解分析。

K-AI 是新的 AI 助手,也是我们在 KNIME 中最令人兴奋的新增功能之一,通过为新用户提供指导来帮助新用户入职。它可以在两种模式下使用。在第一个“问答”模式下,助手回答用户问题并提供有关工作流程构建的说明。在第二个“构建”模式下,它从头开始构建工作流,根据用户的说明添加和连接节点。

请注意,AI 助手不是原版 KNIME 安装的一部分,必须从实验室类别安装。

它使用户能够构建自己的AI助手或使用AI增强其工作流程。它提供了用于通过KNIME工作流构建LLM驱动的应用程序(例如聊天机器人)的节点。该扩展支持最先进的OpenAI模型和来自Hugging Face Hub的开源大型语言模型(LLM)。

是的,可以使用网页的 AI 扩展构建数据应用。

不幸的是,无法在离线环境中使用 K-AI。理论上,您可以使用KNIME AI扩展构建自己的助手,并在本地运行。但到目前为止,可以在本地运行的模型与OpenAI的ChatGPT不匹配。

是的,您需要在新版本中重新安装扩展。但是,您可以使用迁移脚本发行说明执行此操作。

联系我们

Support@zonefound.com.cn

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下载 KNIME 分析平台

KNIME 分析平台是用于创建数据准备和数据科学的开源软件。KNIME 直观、开放且不断集成新开发,使每个人都可以访问
理解数据、设计工作流程和可重用组件。

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