在本指南中，我们将向您介绍 KNIME 的功能以及它如何帮助您分析、建模和可视化数据。如果您希望获得实践介绍，请查看我们的KNIME 简介课程。
什么是 KNIME？
KNIME 是一款数据分析和数据科学工具，可让您使用高度可访问、无需代码、拖放式可视化编程构建任何复杂程度的数据工作流。它可让您轻松地从基本分析任务（如自动执行电子表格任务）过渡到更复杂的分析（如构建机器学习模型）。
使用开源KNIME Analytics Platform可以完全免费构建并手动执行这些工作流程。协作、自动化、治理和其他企业功能可通过商业KNIME Hub获得。
KNIME 的主要优势在于它能够通过许多执行离散数据功能的有用的预构建“节点”和 300 多个集成来简化数据转换、分析和可视化过程，以便您可以导入、混合和处理几乎任何来源的数据。
KNIME 对于那些想要处理数据而不需要编写代码的人来说尤其有吸引力。但是，如果您拥有高级技能，您仍然可以在必要时集成自己的自定义 Python、R、SQL、Java 或 C 脚本。
为什么 KNIME 如此受欢迎？
KNIME 被广泛采用的主要原因之一是它的开 paytm 数据库 源模型以及从基本数据清理到高级 AI 和机器学习工作的强大功能。
KNIME 提供直观的拖放界面，让您可以轻松处理数据并控制数据的操作方式，无论编程经验如何。KNIME 分析平台可免费下载和使用，无任何限制。
KNIME 内置的基本可视化工作流程的屏幕截图，具有数据导入、数据清理和数据可视化功能。
KNIME 内置的基本可视化工作流程的屏幕截图，具有数据导入、数据清理和数据可视化功能。
KNIME 还通过其用户论坛和KNIME 社区中心上的社区构建扩展和预构建工作流程库获得了强大的社区支持。这些资源使 KNIME 成为一款多功能工具，无论您是初级用户还是经验丰富的数据科学家，它都可以为您服务。
KNIME 社区中心主页的屏幕截图，用户可以在此访问预先构建的工作流程、组件和扩展
KNIME 社区中心主页的屏幕截图，用户可以在此访问预先构建的工作流程、组件和扩展
KNIME 的可视化工作流程可让您查看工作流程中每一步的数据转换情况。这不仅有助于调试分析工作，还有助于提高透明度和可解释性，因为工作流程完全可审计，并且数据科学工作流程中的每一步都可以清楚地解释。
在审计和治理要求严格的高度监管的行业中，KNIME 工作流的可解释性是该平台的一大优势。
KNIME 的商业企业软件KNIME Business Hub允许组织创建受管控的工作流和组件存储库、维护数据和 AI 治理标准以及自动化数据科学工作流程，以便公司可以节省时间、更快地做出决策并提高最重要的指标，例如收入或成本节约。
KNIME 的主要功能
让我们来看看 KNIME 的一些主要功能：
拖放工作流程构建
KNIME 允许您构建数据工作流，而无需编写代码（除非您愿意）。
您可以通过拖放预构建的节点来开始构建 数据工作流，这些节点允许您从多个来源提取数据、构建分析、创建可视化效果，甚至自动化流程。工作流可以像数据清理和基本分析一样简单，也可以像机器学习和 GenAI 增强工作流一样高级。
KNIME 中的每个节点都代表数据的特定操作或转换，因此可以轻松地逐步构建复杂的工作流程。这种可视化方法简化了数据分析过程，使工作变得可解释，并允许您专注于解决问题，而不必担心语法错误。
此外，当您单击工作流中的每个步骤或节点时，数据预览会出现在下面，方便您跟踪更改、排除故障或交流结果的生成方式。
处理来自 300 多个来源的数据
借助 300 多个连接器，您可以在一个数据科学工作流中引入来自数据库、电子表格、云服务和 Web 服务的数据。无论您需要使用 SQL 数据库、平面文件还是 API，KNIME 的灵活性都可以确保它能够适应各种数据格式和来源，从而简化数据整合和分析过程。您还可以将来自多个来源的数据引入一个分析或工作流中。
