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KNIME for Microsoft Excel Users

开源、可靠且易于使用

价格:

¥3000/人/天

讲师
KNIME认证讲师

5年以上行业从业经验

本课程包括:
KNIME FOR EXCEL 培训课程

KNIME:超越 Microsoft Excel

关于课程

在当今的企业世界中,Microsoft Excel 在决策中发挥着重要作用,任何企业中 99% 的决策都是通过 Microsoft Excel 中的某种数据分析获得方向的,这一事实不容小觑。Microsoft Excel 成为如此受欢迎和组织的首选工具的原因有很多。推动其在组织中流行的一些功能是它的易用性、全面的可视化层、数据透视表和各种公式。

Microsoft Excel在数据处理方面随着时间的推移而发展,并已成为可靠的企业级数据分析工具,尽管它仍然无法处理不断增长的数据集大小和不断变化的数据分析需求。它的一些限制包括:

  • Microsoft Excel 不支持数据分析任务的自动化。大多数见解都是由 Microsoft Excel 用户根据他们以前的经验和曝光率自行绘制的。
  • Microsoft Excel 不太适合原始数据或非结构化数据,因为它不支持许多数据清理操作。
  • Microsoft Excel 跨数据分析的调试对用户不友好,并且功能不够强大,无法处理大型数据集。

Microsoft Excel 无法处理超过 ~1 万行的数据,这使其成为数据分析师的障碍。当数据集中有许多属性(列)时,Excel 中的数据分析任务会变得混乱。我相信,当有人要求他们使用 1GB 的文件进行数据分析时,许多 Excel 用户很容易与上述陈述联系起来。

随着对数据科学专家的需求不断增加,Excel 用户正在努力处理大量数据以及学习和实施高级数据分析技术。这些先进的技术——包括许多机器学习算法(即决策树、逻辑回归、套索回归等)——都属于数据科学的范畴。充其量,Microsoft Excel 为您提供了分析工具包,它甚至无法接近任何专用数据科学工具的分析能力。

组织可以被视为决策工厂,因为他们的决策会影响他们的行动,这直接影响不同的业务方面,例如减少客户流失、增加产品销售和盈利能力以及管理费用。使用足够有洞察力的工具来微调其行动的组织将始终领先于竞争对手。

严重依赖 Microsoft Excel 进行数据分析的组织面临着另一个独特的问题:可操作性的准备时间增加,因为 Excel 需要更多的时间来处理和理解您的问题陈述。因此,在查找数据中的隐藏模式时,试错法成为 Excel 用户的唯一选择,这使得数据分析师非常耗时。

对于任何企业来说,数据科学都是投资回报率的可靠驱动因素,主要原因是它能够比 Excel 更快地找出数据中的隐藏模式。此外,Excel 见解大多偏向于其用户的体验和曝光,这可能导致不准确的结果和决策。

总而言之,根据数据分析不断变化的动态和当前的行业趋势,Python 和 R 似乎是应对任何规模组织数据分析中任何挑战的理想选择。但是,Python 和 R 的条件是您必须学习如何编码以使自己具备现代数据分析/数据科学技术。对于大多数 Microsoft Excel 用户来说,这通常是一个禁区,因此需要一些工具,使 Excel 用户能够掌握新兴的数据科学技能和数据分析的现代技术,而无需编写任何代码。

目前,有许多用于无代码数据科学和高级数据分析的工具,例如 KNIME、RapidMiner、Alteryx 和 IBM Watson Studio。然而,多年来,KNIME 及其开源理念已成为一个整体、易于使用的工具,特别是对于 Microsoft Excel 用户。精通 Excel 和 KNIME 的人将拥有卓越的技能组合,可以提高任何组织内营销、销售、人力资源或财务团队的生产力。

你将会学到什么?
课程内容
  1. 读取和写入 Excel 数据(文件、文件、工作表、工作表、位置等)
  2. 更新 Excel 工作表(追加数据、覆盖单元格等)
  3. 涵盖 KNIME 的等效 Excel 公式(Vlookup、(高级)过滤等)
  4. 设置 Excel 工作表的格式(字体、背景颜色、边框
  1. 将数据从 Excel 工作表读取到 KNIME 中
  2. 将多个 Excel 文件读入 KNIME
  3. 将多个 Excel 文件读取到 KNIME 中
  4. 将带有多个 excel 工作表的多个 Excel 工作簿读取到 KNIME 中
  5. 如何更新 excel 文件中的单个单元格
  6. KNIME 中的 Vlookup 或索引匹配
  7. Vlookup具有多个条件,并在KNIME中删除重复项
  8. KNIME 中的过滤列 提供多个选项
  9. KNIME 中还有 12 个过滤选项可供我们使用
  10. KNIME 中的旋转和取消透视数据
  11. 数据类型转换的重要性以及如何进行
  12. 关于排序、重命名和 KNIME 中的多合一
  13. KNIME 中的 16 个数学公式
  14. 在 KNIME 中处理不同的 Excel 表格结构
  15. 如何在 KNIME 中处理文件依赖关系
  16. KNIME 中的图表简介
  1. 将一个工作簿中的多个 Excel 工作表读取到 KNIME 中
  2. 将多个 Excel 文件读入 KNIME
  3. 将包含多个工作表的多个 Excel 工作簿读取到 KNIME 中
  4. 如何连接到 sharepoint 和 s3 等在线资源
  5. 如何更新Excel文件中的单个单元格
  6. 以 2 种方式在 KNIME 中匹配 Vlookup 索引
  7. 具有多个条件的 Vlookup
  8. 在 KNIME 中过滤行的各种选项
  9. KNIME 第 2 部分中过滤行的各种选项
  10. KNIME 中的 Powerquery 或数据透视表等透视和取消透视数据
  11. KNIME 中的数据类型转换
  12. 关于排序、重命名和多合一 KNIME 与 Excel 的所有信息
  13. KNIME 与 Excel 中的 16 个数学公式
  14. 在 KNIME 中将 Excel 表格与不同的结构组合在一起
  15. 如何在 KNIME 中处理文件依赖关系
  16. 如何在 KNIME 中应用 Excel 格式
  17. 如何在 KNIME 中应用 Excel 格式
  18. KNIME 图表简介
  19. KNIME 中提供哪些图表
  20. 在 KNIME 中可视化图表所需的数据准备示例
  21. 如何使用 KNIME 与 Excel 创建地理地图可视化
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