KNIME 是一款数据分析和数据科学工具，允许你通过高度可访问、无代码、拖拽式编程构建任何复杂度的数据工作流程。
所以，你已经接触到 KNIME，并且好奇它如何帮助你理解你的数据。但 KNIME 到底是什么？它能做什么？为什么它被广泛使用？
什么是 KNIME？入门指南
KNIME 是一款数据分析与数据科学工具，支持通过高度易用的无代码拖拽式编程，构建任意复杂度的数据工作流。无论是自动化电子表格这类基础分析任务，还是搭建机器学习模型这类复杂分析工作，你都能借助它轻松上手并提升技能。
一、什么是 KNIME？
KNIME 是一款数据分析与数据科学工具，采用直观的无代码拖拽式可视化编程方式，能帮助用户构建任意复杂度的数据工作流。
借助开源的 KNIME Analytics Platform（KNIME 分析平台），你可以完全免费地构建并手动执行这些工作流；而协作、自动化、治理等企业级功能，则可通过商业版的 KNIME Hub（KNIME 中心）获取。
KNIME 的核心优势在于，它提供了大量实用的预制 “节点”（每个节点对应一项具体的数据处理功能），并支持 300 多种数据集成方式，能让你轻松导入、融合并处理来自几乎任何来源的数据，从而简化数据转换、分析和可视化的全过程。
对于希望无需编写代码就能处理数据的用户来说，KNIME 极具吸引力；同时，如果你具备高级编程技能，也可在需要时集成自定义的 Python、R、SQL、Java 或 C 语言脚本。
二、KNIME 为何如此受欢迎？
KNIME 被广泛采用的主要原因之一，是其开源模式以及涵盖从基础数据清洗到高级人工智能和机器学习工作的全方位功能。
它提供了直观的拖拽式界面，无论用户是否具备编程经验，都能轻松处理数据并管控数据处理流程。而且，KNIME Analytics Platform 可免费下载且无使用限制，降低了使用门槛。
此外，KNIME 拥有强大的社区支持 —— 通过用户论坛以及 KNIME Community Hub（KNIME 社区中心）上丰富的社区构建扩展程序和预制工作流库，无论是初学者还是资深数据科学家，都能找到所需资源，让 KNIME 成为一款灵活适配不同需求的工具。目前，KNIME 社区中心已提供 25600 个工作流、2274 个组件和 252 个扩展程序。
KNIME 的可视化工作流能让你清晰看到数据在工作流中每一步的转换过程。这不仅有助于调试分析工作，还能提升透明度和可解释性 —— 因为工作流完全可审计，数据科学工作流的每一步都能清晰追溯和解释。在审计和治理要求严格的高度监管行业中，这一特性成为 KNIME 平台的一大显著优势。
KNIME 的商业企业级软件 KNIME Business Hub（KNIME 商业中心），能让企业创建受管控的工作流和组件库，维持数据和人工智能治理标准，并自动化数据科学工作流，帮助企业节省时间、加快决策速度，同时提升收入、成本节约等关键指标。
三、KNIME 的核心功能
1. 拖拽式工作流构建
无需编写代码（除非你有定制需求），就能搭建数据工作流。你只需拖拽预制节点，即可实现多源数据接入、分析构建、可视化创建乃至流程自动化等操作。工作流既可以是简单的数据清洗和基础分析，也能是复杂的机器学习和生成式人工智能增强型工作流。
每个节点都代表一项特定的数据操作或转换，便于你逐步构建复杂的工作流。这种可视化方式简化了数据分析过程，提升了工作的可解释性，让你能专注于解决问题，而非纠结于语法错误。此外，点击工作流中的每个步骤或节点，下方会显示数据预览，方便你跟踪变化、排查问题或说明结果的生成过程。
2. 支持 300 多种数据源
通过 300 多种连接器，你能在单一数据科学工作流中接入来自数据库、电子表格、云服务和网络服务的数据。无论是 SQL 数据库、平面文件还是 API，KNIME 都能灵活适配多种数据格式和来源，简化数据整合与分析流程，还支持将多个来源的数据纳入同一项分析或工作流中。
（注：若未找到你常用的数据源，以上仅为 KNIME Analytics Platform 现有连接器节点的部分列表，新的连接器节点仍在持续更新中。）
3. 预制扩展程序和工作流
KNIME 提供了大量预制工作流，让你无需从零开始，就能快速启动分析工作。此外，它还支持众多扩展程序，可将 KNIME Analytics Platform 的功能拓展至更高级的分析场景，例如化学信息学分析或地理空间分析。这些扩展程序并非标准安装包的一部分，但你可根据需求免费添加。
4. 跨组织易用性
KNIME 的环境非常适合偏好无代码 / 低代码方式的用户、数据科学家，以及需要与业务终端用户紧密协作的分析师。即使没有编程经验，用户也能借助 KNIME 执行数据转换、统计分析甚至机器学习任务。
对于需要更多定制化功能的用户，KNIME 还支持 Python、R 等编程语言的脚本功能，让工具能随你的专业技能一同成长。KNIME Hub 则允许数据科学团队创建交互式数据应用，方便用户获取洞察，同时提供经批准的数据科学工作流库和自动化功能。
5. K-AI 助手与生成式人工智能功能
KNIME 的人工智能助手（K-AI）能在工作流构建过程中为你提供支持，通过解答问题助力你快速上手，并帮助你提升技能。在构建模式下，K-AI 还能根据你的文本输入直接创建新的工作流，让构建过程更快捷、更轻松。
除了 K-AI，KNIME 还支持最新的大型语言模型（LLMs），让你能够构建生成式人工智能增强型工作流。KNIME Hub 还提供了额外功能，确保整个组织内生成式人工智能的合规、安全使用。
四、你可以用 KNIME 做什么？
KNIME 拥有庞大的 “节点” 库，让你能在平台上实现几乎所有需求 —— 从每月收集和报告标准指标的基础自动化工作流，到复杂的预测分析工作流，皆可完成。以下是 KNIME 的一些常见用途：
1. 管道编排
数据工程师可以监控数据管道的编排情况，当出现异常时及时收到自动警报。
2. ETL（提取、转换、加载）或 ELT
构建 ETL 管道，对来自不同来源的数据进行清洗、预处理和融合，以便后续分析或存储。
3. 数据清洗与转换
利用内置节点轻松清洗、筛选和转换原始数据，处理缺失值、异常值和数据不一致问题，确保数据格式符合分析要求。
4. 数据工作流自动化
自动化重复性的数据清洗、转换任务以及更复杂的机器学习工作流，帮助你节省时间和成本，更快获取洞察，做出更及时的决策。只需构建一次工作流，即可重复执行，大幅减少重复性分析的耗时。
5. 数据可视化
创建条形图、散点图、热力图等交互式可视化图表，探索数据趋势和洞察。你还可以集成 Apache ECharts 库中的高级可视化功能，或根据分析需求添加地理空间可视化。
6. 统计分析
执行相关性分析、回归分析、假设检验等高级统计分析。
7. 机器学习
借助基于 Keras、TensorFlow、ONNX 等热门机器学习库的专用节点，构建、训练和评估决策树、聚类、神经网络等机器学习模型。
8. 地理空间分析
通过集成哈佛大学提供的专用扩展程序，将地理数据融入分析，支持地图绘制、地理编码、空间连接等空间操作，免费使用该扩展程序。
9. 文本处理
分析非结构化文本数据，执行情感分析、关键词提取和主题建模，从文档和网络内容中提取有价值的洞察。
10. 生成式人工智能增强型工作流
将各类商业和开源大型语言模型（LLMs）直接集成到工作流中，丰富和增强数据分析与数据科学工作。通过提示工程、检索增强生成（RAG）、智能体和微调等方式，根据具体用例定制大型语言模型，并借助 KNIME Hub 管控和管理生成式人工智能的使用。
11. 数据治理
通过创建标准组件、工作流和文档，规范数据使用方式，执行内部数据管控措施，包括对大型语言模型使用的管控以及敏感数据的匿名化处理。
12. 部署交互式数据应用
将 KNIME 工作流的结果以交互式数据应用的形式展示和共享，供业务终端用户使用。结合 KNIME 的自动化功能，数据应用将始终保持最新状态，方便用户随时获取最新洞察。
五、KNIME 的优势
1. 成本节约与可扩展性
KNIME 的核心产品免费开源，大幅降低了昂贵软件许可的需求，仅在需要自动化、协作和治理功能时才需付费。此外，其预制组件能简化数据流程，节省人力和基础设施成本，同时提升工作效率。这使得组织内部可以快速扩大 KNIME 数据分析的应用范围。
案例参考：
- BGIS 借助 KNIME 自动化工作订单解析，每年节省 40 万美元；
- 奥迪通过 KNIME 自动化单个供应链流程，节省 3 万美元；
- 美国食品药品监督管理局（FDA）利用 KNIME 每年节省数百小时工时。
2. 更快的决策速度
自动化重复性数据任务，构建高效的数据处理工作流，加速洞察获取，节省成本，让你能基于最新、准确的信息更快做出决策。
3. 增加收入
帮助企业从数据中提取有价值的洞察，制定更明智的战略，进而提升销售额、改善客户体验、优化运营效率，这些数据驱动的举措将直接推动收入增长。
4. 更强大的数据治理
通过集中式工作流和文档功能，提升数据流程的透明度和管控力，确保符合数据治理政策，增强安全性，降低数据管理不当（包括生成式人工智能相关风险）带来的隐患。
5. 可解释性
在受监管行业以及使用大型语言模型的场景中，可解释性是重要的法律要求。KNIME 为企业提供了透明的方式，能够清晰说明数据科学流程每一步的具体操作。
6. 社区支持
KNIME 拥有庞大且活跃的全球用户和开发者社区，持续贡献资源、扩展程序和最佳实践。这个协作环境能让你随时获取丰富的支持、问题排查方案和创新思路。
六、KNIME 的应用场景
KNIME 广泛应用于各类业务领域和行业的数据分析与数据科学工作。其自动化功能使其成为需要及时洞察支持工作或快速处理大量数据的企业的必备工具。以下是一些实际应用案例：
- 供应链：制造和零售企业利用 KNIME 预测仓库库存水平，匹配库存与订单，及时决策是否补充产品，并通过机器学习预测商品运达仓库的时间；
- 内部审计：通过专注于识别重复发票或可疑交易的工作流，提升内部审计流程的效率和准确性；
- 药物研发：借助机器学习加速药物研发过程；
- 营销个性化：构建机器学习模型，精准判断向客户推送优惠的最佳时机和具体内容，支持追加销售或交叉销售；
- 欺诈检测：金融机构利用 KNIME 训练机器学习模型，识别金融交易中的异常情况。
七、谁在使用 KNIME？
KNIME 在企业和学术界都有着广泛的应用。以下是经常使用 KNIME 的一些职业角色：
- 数据分析师
- 数据科学家
- 数据工程师
- 业务分析师
- 财务分析师
- 营销分析师
- 首席数据官
- 数据治理负责人
分析师、科学家和工程师通常会频繁使用该平台；而首席数据官等高级数据专业人士，则往往因 KNIME Hub 的商业价值和数据治理功能而选择它。
八、如何在 KNIME 中构建你的第一个工作流？
在 KNIME 中创建工作流，只需将节点拖拽到画布上即可，几分钟内就能完成你的第一个工作流。以下是基本步骤：
1. 读取数据
使用橙色的数据输入节点，从数据库、文件或 API 等你偏好的来源导入数据。只需搜索所需的数据源，将对应的节点拖拽到画布上，然后双击进行配置。
2. 融合与转换数据
数据导入后，选择黄色的数据转换节点，执行筛选、分组、拼接或数据公式运算等多种具体操作。如果你熟悉电子表格，还可以进行 V lookup 等常见转换，或使用 KNIME 的表达式节点，以电子表格风格的公式进行操作。
3. 分析数据
- 描述性分析：使用 KNIME 的黄色节点对数据进行聚合，实现多维度数据的合并与汇总；
- 复杂预测分析：借助 KNIME 的绿色节点，无需编码即可使用机器学习算法进行模式识别或分类。
4. 可视化结果
通过蓝色节点，以任意你喜欢的方式可视化数据；也可以将输出结果部署为交互式数据应用，实现数据可视化展示。
5. 部署与复用
只需构建一次工作流，即可重复执行或自动化运行。例如，借助 KNIME 的红色节点，可将输出结果部署到数据应用，或直接导出为 PDF 等文件格式。
九、如何执行 KNIME 工作流？
KNIME 工作流中的每个节点都有状态指示器，显示其当前状态：
- 未配置：节点等待配置或接收输入数据；
- 已配置：节点配置正确，可执行；
- 已执行：节点已成功运行，结果可查看并用于后续节点；
- 错误：节点执行过程中遇到问题。
这种可视化反馈能让你实时监控工作流，快速定位问题。如果节点运行失败，KNIME 会提供详细的错误信息，帮助你排查问题。同时，你还可以查看工作流每一步的中间结果，便于验证数据准确性和所执行操作的合理性。
十、开始使用 KNIME
无论你的经验水平如何，KNIME 都是一款灵活、强大的数据分析工具，能帮助你读懂数据。其开源模式、可视化工作流界面和丰富的数据集成能力，使其成为一款兼具实用性和普及性的工具，无论是否具备编码技能，都能轻松使用。
