نرم افزار KNIME چیست؟ راهنمای مقدماتی

KNIME یک ابزار تحلیل داده و علم داده است که به شما امکان می‌دهد جریان‌های کاری داده‌ای با هر سطح پیچیدگی را با استفاده از برنامه‌نویسی بصری بدون کد و با قابلیت کشیدن و رها کردن (drag-and-drop) که بسیار قابل دسترس است، بسازید.

پس اگر با KNIME آشنا شده‌اید و کنجکاوید که چگونه می‌تواند به شما در درک بهتر داده‌هایتان کمک کند، این سؤالمطرح می‌شود: KNIME دقیقاً چیست، چه کارهایی می‌تواند انجام دهد و چرا این‌قدر مورد استفاده قرار می‌گیرد؟

در این راهنما، ما شما را با آنچه KNIME ارائه می‌دهد و چگونگی بهره‌مندی از آن در تحلیل، مدل‌سازی و تجسم داده‌ها آشنا می‌کنیم.

 KNIME چیست؟

KNIME ابزاری برای تحلیل داده و علم داده است که به شما اجازه می‌دهد جریان‌های کاری داده‌ای با هر سطح پیچیدگی را با استفاده از برنامه‌نویسی بصری بدون کد و با رابط کشیدن و رها کردن بسازید. این ابزار به شما امکان می‌دهد به‌راحتی از وظایف ساده تحلیلی مثل خودکارسازی کارهای صفحه‌گسترده (Spreadsheet) به تحلیل‌های پیچیده‌تر مانند ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی ارتقا پیدا کنید و مهارت‌های خود را گسترش دهید.

ساخت و اجرای دستی این جریان‌های کاری به‌صورت کاملاً رایگان با استفاده از پلتفرم متن‌باز KNIME Analytics Platform امکان‌پذیر است. ویژگی‌های سازمانی مثل همکاری تیمی، خودکارسازی، مدیریت و کنترل داده‌ها نیز از طریق KNIME Hub تجاری در دسترس هستند.

نقطه قوت اصلی KNIME در توانایی آن برای ساده‌سازی فرآیند تبدیل، تحلیل و تجسم داده‌ها نهفته است. این ابزار با ارائه «گره‌های» (Nodes) از پیش ساخته‌شده‌ای که وظایف مشخصی را در کار با داده‌ها انجام می‌دهند و بیش از ۳۰۰ یکپارچه‌سازی (Integration)، به شما اجازه می‌دهد داده‌ها را از تقریباً هر منبعی وارد کنید، ترکیب کنید و با آن‌ها کار کنید.

KNIME به‌ویژه برای کسانی که می‌خواهند بدون نیاز به نوشتن کد با داده‌ها کار کنند، جذاب است. با این حال، اگر مهارت‌های پیشرفته‌ای دارید، همچنان می‌توانید اسکریپت‌های اختصاصی خود را به زبان‌های Python، R، SQL، Java یا C در آن ادغام کنید.

 چرا KNIME این‌قدر محبوب است؟

یکی از دلایل اصلی محبوبیت گسترده KNIME، مدل متن‌باز بودن آن و دامنه وسیع قابلیت‌هایش است؛ از تمیزکاری ابتدایی داده‌ها گرفته تا کارهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی.

KNIME یک رابط بصری کشیدن و رها کردن ارائه می‌دهد که کار با داده‌ها و مدیریت نحوه دستکاری آن‌ها را بدون توجه به تجربه برنامه‌نویسی شما آسان می‌کند. پلتفرم KNIME Analytics Platform به‌صورت رایگان و بدون محدودیت قابل دانلود و استفاده است.

تصویری از یک گردش کار بصری اساسی ساخته شده در KNIME که شامل وارد کردن داده، تمیز کردن داده ها و تجسم داده می شود.

همچنین KNIME از پشتیبانی قوی جامعه کاربران خود از طریق انجمن کاربران و کتابخانه‌ای از افزونه‌ها و جریان‌های کاری آماده در KNIME Community Hub برخوردار است. این منابع، KNIME را به ابزاری چندمنظوره تبدیل کرده‌اند که چه کاربر مبتدی باشید و چه دانشمند داده باتجربه، برایتان مفید خواهد بود.

اسکرین شات از صفحه اصلی مرکز انجمن KNIME، جایی که کاربران می‌توانند به گردش‌های کاری، اجزا و برنامه‌های افزودنی از پیش ساخته شده دسترسی داشته باشند.

جریان‌های کاری بصری KNIME به شما امکان می‌دهند ببینید داده‌هایتان در هر مرحله از جریان کاری چگونه تغییر می‌کنند. این ویژگی نه‌تنها برای رفع اشکال در کارهای تحلیلی مفید است، بلکه به شفافیت و توضیح‌پذیری کمک می‌کند؛ زیرا جریان‌های کاری کاملاً قابل بازرسی هستند و هر مرحله در یک جریان کاری علم داده به‌وضوح قابل توضیح است.

در صنایع با مقررات سخت‌گیرانه که نیاز به حسابرسی و مدیریت دقیق دارند، قابلیت توضیح‌پذیری جریان‌های کاری KNIME یک مزیت بزرگ این پلتفرم محسوب می‌شود.

نرم‌افزار تجاری سازمانی KNIME، یعنی KNIME Business Hub، به سازمان‌ها امکان می‌دهد مخزنی از جریان‌ها و اجزای کاری مدیریت‌شده ایجاد کنند، استانداردهای مدیریت داده و هوش مصنوعی را حفظ کنند و جریان‌های کاری علم داده را خودکار کنند. این قابلیت به شرکت‌ها کمک می‌کند تا در زمان صرفه‌جویی کنند، تصمیم‌گیری سریع‌تری داشته باشند و معیارهای مهم خود مثل درآمد یا کاهش هزینه‌ها را بهبود دهند.

ویژگی‌های کلیدی KNIME

بیایید نگاهی به برخی از ویژگی‌های اصلی KNIME بیندازیم:

ساخت جریان کاری با کشیدن و رها کردن

KNIME به شما امکان می‌دهد جریان‌های کاری داده‌ای را بدون نیاز به نوشتن کد بسازید (مگر اینکه خودتان بخواهید).

شما می‌توانید با کشیدن و رها کردن گره‌های از پیش ساخته‌شده، که به شما اجازه می‌دهند داده‌ها را از منابع مختلف وارد کنید، تحلیل بسازید، تجسم داده‌ها ایجاد کنید و حتی فرآیندها را خودکار کنید، شروع به ساخت جریان‌های کاری کنید. این جریان‌ها می‌توانند به‌سادگی تمیز کردن داده‌ها و تحلیل‌های پایه یا به پیچیدگی یادگیری ماشینی و جریان‌های کاری تقویت‌شده با هوش مصنوعی مولد (GenAI) باشند.

هر گره در KNIME نشان‌دهنده یک اقدام یا تبدیل خاص در داده‌هاست که ساخت گام‌به‌گام جریان‌های کاری پیچیده را آسان می‌کند. این رویکرد بصری، فرآیند تحلیل داده‌ها را ساده می‌کند، کار را قابل توضیح می‌سازد و به شما اجازه می‌دهد به‌جای نگرانی درباره خطاهای sintax، روی حل مسائل تمرکز کنید.

علاوه بر این، وقتی روی هر مرحله یا گره در جریان کاری کلیک می‌کنید، پیش‌نمایشی از داده‌هایتان در زیر آن ظاهر می‌شود که به شما امکان می‌دهد تغییرات را ردیابی کنید، مشکلات را برطرف کنید یا توضیح دهید که نتایج چگونه به‌دست آمده‌اند.

کار با داده‌ها از بیش از ۳۰۰ منبع

با بیش از ۳۰۰ اتصال‌دهنده (Connector)، می‌توانید داده‌ها را از پایگاه‌های داده، صفحه‌گسترده‌ها، خدمات ابری و وب‌سرویس‌ها همگی در یک جریان کاری علم داده وارد کنید. چه نیاز به کار با پایگاه‌های داده SQL، فایل‌های ساده یا APIها داشته باشید، انعطاف‌پذیری KNIME تضمین می‌کند که بتواند با فرمت‌ها و منابع مختلف داده سازگار شود و فرآیند تلفیق و تحلیل داده‌ها را ساده‌تر کند. همچنین می‌توانید داده‌ها را از چندین منبع به یک تحلیل یا جریان کاری وارد کنید.

دانلود cheat Sheet اتصال دهنده های داده

افزونه‌ها و جریان‌های کاری از پیش ساخته‌شده

KNIME مجموعه‌ای از جریان‌های کاری از پیش ساخته‌شده دارد که به شما کمک می‌کند بدون نیاز به ساخت همه‌چیز از صفر، تحلیل‌ها را شروع کنید. علاوه بر این، از افزونه‌های متعددی پشتیبانی می‌کند که قابلیت‌های پلتفرم KNIME Analytics را به تحلیل‌های پیشرفته‌تر، مانند کارهای شیمی‌اطلاعات (Cheminformatics) یا تحلیل‌های جغرافیایی-فضایی گسترش می‌دهند. این افزونه‌ها بخشی از نصب استاندارد نیستند، اما می‌توانید آن‌ها را به‌صورت رایگان بر اساس نیازتان اضافه کنید.

دسترسی‌پذیری در سراسر سازمان

محیط KNIME برای کاربرانی که رویکرد بدون کد یا کم‌کد را ترجیح می‌دهند، برای دانشمندان داده و برای تحلیل‌گرانی که نیاز به همکاری نزدیک با کاربران نهایی کسب‌وکار دارند، ایده‌آل است. با KNIME، حتی افرادی بدون تجربه برنامه‌نویسی می‌توانند تبدیل داده‌ها، تحلیل‌های آماری و حتی وظایف یادگیری ماشینی را انجام دهند.

برای کسانی که به سفارشی‌سازی بیشتری نیاز دارند، KNIME امکان اسکریپت‌نویسی به زبان‌هایی مثل Python و R را نیز فراهم می‌کند و به ابزاری تبدیل می‌شود که با افزایش تخصص شما رشد می‌کند.

KNIME Hub به تیم‌های علم داده اجازه می‌دهد برنامه‌های داده‌ای تعاملی برای استفاده از بینش‌ها بسازند و کتابخانه‌ای از جریان‌های کاری علم داده تأییدشده و قابلیت‌های خودکارسازی را ارائه می‌دهد.

نمونه‌ای از یک برنامه داده تعاملی در KNIME که داده‌های زمان واقعی را در مورد نیازهای تعمیر و نگهداری دارایی‌های ثابت مختلف نشان می‌دهد.

دستیار K-AI و قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI)

دستیار هوش مصنوعی KNIME (K-AI) می‌تواند در ساخت جریان‌های کاری به شما کمک کند، در فرآیند آشنایی اولیه با پاسخ به سؤالاتتان از شما پشتیبانی کند و به ارتقای مهارت‌هایتان کمک کند. در حالت ساخت، K-AI می‌تواند بر اساس ورودی متنی شما مستقیماً جریان‌های کاری جدید بسازد و این کار را سریع‌تر و آسان‌تر کند.

فراتر از K-AI، KNIME از جدیدترین مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پشتیبانی می‌کند تا بتوانید جریان‌های کاری غنی‌شده با GenAI بسازید. KNIME Hub ویژگی‌های بیشتری برای مدیریت و اطمینان از استفاده امن از GenAI در سراسر سازمان ارائه می‌دهد.

با KNIME چه کارهایی می‌توانید انجام دهید؟

KNIME دارای کتابخانه بزرگی از «گره‌ها» (Nodes) است که تقریباً امکان ساخت هر چیزی را در این پلتفرم فراهم می‌کند؛ از یک جریان کاری خودکار ساده برای جمع‌آوری و گزارش معیارهای استاندارد ماهانه گرفته تا جریان‌های کاری پیچیده تحلیل پیش‌بینانه.

در اینجا به چند روش رایج که افراد از KNIME استفاده می‌کنند، اشاره می‌کنیم:

1. هماهنگ‌سازی خطوط لوله داده (Orchestrating Pipelines)

مهندسان داده می‌توانند هماهنگی خطوط لوله داده را نظارت کنند و در صورت بروز مشکل، هشدارهای خودکار دریافت کنند.

2. ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) یا ELT

KNIME به شما امکان می‌دهد خطوط لوله ETL را برای تمیز کردن، آماده‌سازی داده‌ها و ترکیب آن‌ها از منابع مختلف برای تحلیل یا ذخیره‌سازی بسازید.

3. تمیز کردن و تبدیل داده‌ها

با استفاده از گره‌های داخلی، به‌راحتی داده‌های خام را تمیز کنید، فیلتر کنید و تبدیل کنید. این شامل مدیریت مقادیر گمشده، داده‌های پرت (Outliers) و ناسازگاری‌های داده است تا داده‌هایتان را برای تحلیل به شکل مناسب درآورید.

4. خودکارسازی جریان‌های کاری داده

وظایف تکراری تمیز کردن و تبدیل داده‌ها و همچنین جریان‌های کاری پیچیده‌تر یادگیری ماشینی را خودکار کنید تا در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنید، سریع‌تر به بینش برسید و تصمیم‌گیری به‌موقع‌تری داشته باشید. با KNIME می‌توانید یک جریان کاری را یک‌بار بسازید و برای همیشه از آن استفاده کنید، که زمان زیادی را در تحلیل‌های تکراری صرفه‌جویی می‌کند.

5. تجسم داده‌ها

تجسم‌های تعاملی مانند نمودارهای میله‌ای، پراکندگی (Scatter Plots) و نقشه‌های حرارتی (Heat Maps) بسازید تا روندها و بینش‌های داده‌ها را کاوش کنید. می‌توانید از کتابخانه Apache ECharts برای تجسم پیشرفته یا تجسم جغرافیایی-فضایی متناسب با تحلیل خود استفاده کنید.

نمونه ای از مدال تجسم داده ها در KNIME برای یک نمودار میله ای ساده

6. تحلیل آماری

تحلیل‌های آماری پیشرفته‌ای مانند همبستگی (Correlation)، رگرسیون و آزمون فرضیه‌ها (Hypothesis Testing) انجام دهید.

7. یادگیری ماشینی

مدل‌های یادگیری ماشینی مانند درخت تصمیم، خوشه‌بندی (Clustering) و شبکه‌های عصبی را با استفاده از گره‌های اختصاصی مبتنی بر کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشینی مثل Keras، TensorFlow، ONNX و غیره بسازید، آموزش دهید و ارزیابی کنید.

8. تحلیل جغرافیایی-فضایی

با استفاده از افزونه اختصاصی دانشگاه هاروارد که عملیات فضایی مانند نقشه‌برداری، کدگذاری جغرافیایی (Geocoding) و اتصال‌های فضایی (Spatial Joins) را پشتیبانی می‌کند، تحلیل جغرافیایی-فضایی انجام دهید.

تصویری از برنامه افزودنی تجزیه و تحلیل جغرافیایی دانشگاه هاروارد که برای استفاده رایگان از طریق مرکز اجتماعی KNIME در دسترس است

9. پردازش متن

داده‌های متنی بدون ساختار را تحلیل کنید، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، استخراج کلمات کلیدی و مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) انجام دهید تا بینش‌هایی از اسناد و محتوای وب به‌دست آورید.

10. جریان‌های کاری غنی‌شده با GenAI

تحلیل داده و کارهای علم داده خود را با ادغام مستقیم مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) تجاری و متن‌باز در جریان کاری خود غنی و تقویت کنید. این مدل‌ها را با مهندسی درخواست (Prompt Engineering)، RAG، عوامل (Agents) و تنظیم دقیق (Fine-Tuning) برای نیازهای خود سفارشی کنید. استفاده از GenAI را با KNIME Hub مدیریت و کنترل کنید.

11. مدیریت داده‌ها

با ایجاد اجزای استاندارد، جریان‌های کاری و مستندات، نحوه استفاده از داده‌ها را مدیریت کنید. این کار به شما کمک می‌کند کنترل‌های داخلی برای داده‌هایتان، از جمله کنترل استفاده از LLMها و ناشناس‌سازی داده‌های حساس، را اعمال کنید.

12. استقرار برنامه‌های داده‌ای تعاملی

نتایج جریان‌های کاری KNIME خود را به‌صورت برنامه‌های داده‌ای تعاملی (Data Apps) نمایش دهید و به اشتراک بگذارید که کاربران نهایی کسب‌وکار می‌توانند از آن‌ها استفاده کنند. با ترکیب قابلیت‌های خودکارسازی KNIME، این برنامه‌ها همیشه به‌روز خواهند بود.

مزایای KNIME

در اینجا برخی از دلایلی که افراد برای یادگیری و استفاده از KNIME انتخاب می‌کنند، آورده شده است:

صرفه‌جویی در هزینه‌ها و قابلیت مقیاس‌پذیری

KNIME با ارائه محصول اصلی خود به‌صورت رایگان و متن‌باز، نیاز به مجوزهای نرم‌افزاری گران‌قیمت را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد و تنها برای ویژگی‌های خودکارسازی، همکاری تیمی و مدیریت پرداخت لازم است. علاوه بر این، اجزای از پیش ساخته‌شده‌ای ارائه می‌دهد که فرآیندهای داده را ساده‌تر می‌کنند، هزینه‌های نیروی کار و زیرساخت را کاهش می‌دهند و بهره‌وری را افزایش می‌دهند. این قابلیت همچنین امکان گسترش سریع استفاده از تحلیل داده‌ها با KNIME در یک سازمان را فراهم می‌کند. به‌عنوان مثال:

– شرکت BGIS سالانه ۴۰۰ هزار دلار با خودکارسازی تجزیه سفارشات کاری با KNIME صرفه‌جویی کرد.

– آئودی با خودکارسازی یک فرآیند زنجیره تأمین، ۳۰ هزار دلار صرفه‌جویی کرد.

– سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) با KNIME صدها ساعت در سال صرفه‌جویی کرد.

تصمیم‌گیری سریع‌تر

با KNIME می‌توانید وظایف تکراری داده را خودکار کنید و جریان‌های کاری‌ای بسازید که داده‌ها را به‌طور مؤثر پردازش کنند. این خودکارسازی، دسترسی به بینش‌ها را تسریع می‌کند، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر بر اساس اطلاعات به‌روز و دقیق را فراهم می‌کند.

افزایش درآمد

KNIME به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بینش‌های ارزشمندی استخراج کنند و استراتژی‌های آگاهانه‌تری را دنبال کنند که می‌تواند فروش را افزایش دهد، تجربه مشتری را بهبود بخشد و کارایی عملیاتی را بهینه کند. این اقدامات مبتنی بر داده به‌طور مستقیم به رشد درآمد کمک می‌کنند.

مدیریت قوی‌تر داده‌ها

KNIME با جریان‌های کاری متمرکز و ویژگی‌های مستندسازی، شفافیت و کنترل بر فرآیندهای داده را ارتقا می‌دهد. این امر انطباق با سیاست‌های مدیریت داده را تضمین می‌کند، امنیت را افزایش می‌دهد و خطرات مرتبط با مدیریت نادرست داده، از جمله در استفاده از GenAI، را کاهش می‌دهد.

توضیح‌پذیری

در صنایع تحت نظارت و هنگام استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، توضیح‌پذیری یک الزام قانونی مهم است. KNIME به کسب‌وکارها راهی شفاف برای توضیح دادن اتفاقاتی که در هر مرحله از فرآیند علم داده رخ می‌دهد، ارائه می‌دهد.

پشتیبانی جامعه

KNIME از یک جامعه جهانی بزرگ و فعال از کاربران و توسعه‌دهندگان برخوردار است که به‌طور مداوم منابع، افزونه‌ها و بهترین روش‌ها را ارائه می‌دهند. این محیط همکاری به شما دسترسی همیشگی به پشتیبانی، رفع مشکلات و نوآوری را می‌دهد.

KNIME برای چه استفاده می‌شود؟

KNIME در حوزه‌ها و صنایع مختلف برای کارهای تحلیل داده و علم داده به کار می‌رود. قابلیت‌های خودکارسازی، KNIME را به ابزاری ضروری برای کسب‌وکارهایی تبدیل کرده است که به بینش‌های به‌موقع نیاز دارند یا باید حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت پردازش کنند.

در اینجا چند مثال عملی از کاربردهای KNIME آورده شده است:

– زنجیره‌های تأمین: شرکت‌های تولیدی و خرده‌فروشی از KNIME برای پیش‌بینی سطح موجودی انبار، تطبیق موجودی با سفارش‌ها، تصمیم‌گیری به‌موقع درباره خرید محصولات اضافی و پیش‌بینی زمان رسیدن اقلام به انبار با استفاده از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند.

– حسابرسی داخلی: افزایش کارایی و دقت فرآیندهای حسابرسی داخلی با جریان‌های کاری متمرکز بر شناسایی فاکتورهای تکراری یا تراکنش‌های مشکوک.

– کشف دارو: تسریع فرآیند کشف دارو با استفاده از یادگیری ماشینی.

– شخصی‌سازی بازاریابی: کاربران مدل‌های یادگیری ماشینی می‌سازند که زمان مناسب و پیشنهاد بعدی را برای مشتری تشخیص می‌دهند تا فروش بیشتر (Up-selling) یا فروش متقاطع (Cross-selling) را پشتیبانی کنند.

– تشخیص تقلب: مؤسسات مالی می‌توانند از KNIME برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده کنند تا ناهنجاری‌ها در تراکنش‌های مالی را شناسایی کنند.

چه کسانی از KNIME استفاده می‌کنند؟

KNIME حضور گسترده‌ای در میان کسب‌وکارها و محیط‌های دانشگاهی دارد. در اینجا برخی از نقش‌های شغلی که اغلب از KNIME استفاده می‌کنند، آورده شده است:

– تحلیل‌گران داده

– دانشمندان داده

– مهندسان داده

– تحلیل‌گران کسب‌وکار

– تحلیل‌گران مالی

– تحلیل‌گران بازاریابی

– مدیران ارشد داده (Chief Data Officers)

– مسئولین مدیریت داده

در حالی که تحلیل‌گران، دانشمندان و مهندسان ممکن است به‌طور گسترده از این پلتفرم استفاده کنند، مدیران ارشد داده و دیگر حرفه‌ای‌های ارشد داده اغلب به KNIME Hub جذب می‌شوند؛ به دلیل ارزش تجاری و ویژگی‌های مدیریت داده آن.

چگونه اولین جریان کاری خود را در KNIME بسازید

ایجاد یک جریان کاری در KNIME شامل کشیدن و رها کردن گره‌ها روی یک صفحه (Canvas) است. شما می‌توانید اولین جریان کاری خود را در عرض چند دقیقه بسازید. بیایید نگاهی به مراحل اصلی که باید دنبال کنید بیندازیم:

1. داده‌های خود را وارد کنید

داده‌های خود را از منبعی که ترجیح می‌دهید – مانند پایگاه داده، فایل یا از طریق API – با استفاده از یکی از گره‌های ورودی داده نارنجی‌رنگ وارد کنید. کافی است منبع داده‌ای که می‌خواهید از آن استفاده کنید را جستجو کنید، گره مربوطه را روی صفحه بکشید و سپس با دابل‌کلیک آن را پیکربندی کنید.

2. داده‌های خود را ترکیب و تبدیل کنید

وقتی داده‌هایتان وارد KNIME شد، از گره‌های زردرنگ تبدیل داده استفاده کنید که به شما امکان می‌دهند کارهای مختلفی مانند فیلتر کردن، گروه‌بندی، الحاق (Concatenation) یا اجرای فرمول‌ها روی داده‌ها را انجام دهید. اگر با صفحه‌گسترده‌ها آشنایی دارید، می‌توانید تبدیل‌های مشابه Vlookup را انجام دهید یا از گره Expression در KNIME برای کار با فرمول‌های سبک صفحه‌گسترده استفاده کنید.

3. داده‌های خود را تحلیل کنید

برای تحلیل توصیفی، می‌توانید با گره‌های زردرنگ KNIME تجمیع‌هایی روی داده‌هایتان انجام دهید که امکان ترکیب و جمع‌بندی ابعاد مختلف را فراهم می‌کنند.

برای تحلیل‌های پیش‌بینانه پیچیده‌تر، گره‌های سبز KNIME به شما اجازه می‌دهند از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی الگوها یا طبقه‌بندی بدون نیاز به کدنویسی استفاده کنید.

4. نتایج خود را تجسم کنید

گره‌های آبی KNIME به شما امکان می‌دهند داده‌هایتان را به هر شکلی که می‌خواهید تجسم کنید. همچنین می‌توانید با استقرار خروجی به صورت یک برنامه داده‌ای تعاملی (Data App)، داده‌های خود را تجسم کنید.

5. استقرار و استفاده مجدد

با KNIME، فقط یک‌بار نیاز به ساخت جریان کاری دارید. سپس می‌توانید آن را برای همیشه اجرا یا خودکار کنید. گره‌های قرمز KNIME به شما اجازه می‌دهند خروجی را مثلاً به یک برنامه داده‌ای تبدیل کنید یا آن را به فرمت فایلی مانند PDF صادر کنید.

چگونه جریان کاری KNIME خود را اجرا کنید

هر گره در یک جریان کاری KNIME دارای یک نشانگر وضعیت است که حالت آن را نشان می‌دهد: پیکربندی‌شده (آماده اجرا)، اجرا شده (با موفقیت انجام شده) یا خطا (مشکلی پیش آمده).

نمای کلی از وضعیت‌های پیکربندی گره‌های KNIME، شامل حالت‌های پیکربندی‌نشده، پیکربندی‌شده، اجرا شده و خطا

این بازخورد بصری به شما امکان می‌دهد جریان‌های کاری خود را نظارت کنید و مشکلات را به‌سرعت شناسایی کنید.

اگر گره‌ای با شکست مواجه شود، KNIME پیام‌های خطای مفصلی ارائه می‌دهد که به عیب‌یابی مشکل کمک می‌کند.

همچنین می‌توانید نتایج میانی را در هر مرحله از جریان کاری مشاهده کنید، که تأیید دقت داده‌ها و اقداماتی که روی آن‌ها انجام داده‌اید را آسان‌تر می‌کند.

شروع کار با KNIME

KNIME یک ابزار انعطاف‌پذیر و قدرتمند برای تحلیل داده است که می‌تواند به شما در درک داده‌هایتان کمک کند، بدون توجه به سطح تجربه‌تان. مدل متن‌باز، رابط بصری جریان کاری و قابلیت‌های گسترده ادغام داده، آن را به ابزاری قدرتمند و دموکراتیک برای کسانی که مهارت کدنویسی دارند یا ندارند تبدیل کرده است.