KNIME Analytics Platform

KNIME Analytics Platform es el código abierto software para crear ciencia de datos. Intuitivo, abierto y con integración continua de nuevos desarrollos, KNIME para Windows PC hace que la comprensión de datos y el diseño de flujos de trabajo de ciencia de datos y componentes reutilizables sean accesibles para todos.

Abra y combine formatos de texto simples (CSV, PDF, XLS, JSON, XML, etc), tipos de datos no estructurados (imágenes, documentos, redes, moléculas, etc) o datos de series temporales.

Conéctese a una gran cantidad de bases de datos y almacenes de datos para integrar datos de Oracle, Microsoft SQL, Apache Hive y más.

Cargue archivos Avro, Parquet u ORC desde HDFS, S3 o Azure. Acceda y recupere datos de fuentes como Twitter, AWS S3, Google Sheets, y Azure.

Derive estadísticas, incluyendo media, cuantiles y desviación estándar, o aplique pruebas estadísticas para validar una hipótesis. Integre la reducción de dimensiones, el análisis de correlación y más en sus flujos de trabajo. Agregue, ordene, filtre y una datos, ya sea en su máquina local, en la base de datos o en entornos de big data distribuidos.

Limpie los datos mediante la normalización, la conversión de tipos de datos y el manejo de valores faltantes. Detecta valores fuera de rango con algoritmos de detección de valores atípicos y anomalías. Extraiga y seleccione características (o construya otras nuevas) para preparar su conjunto de datos para el aprendizaje automático con algoritmos genéticos, búsqueda aleatoria o eliminación de características hacia atrás y hacia adelante. Manipule texto, aplique fórmulas a datos numéricos y aplique reglas para filtrar o marcar muestras.

Cree modelos de aprendizaje automático para clasificación, regresión, reducción de dimensiones o agrupamiento, utilizando algoritmos avanzados que incluyen aprendizaje profundo, métodos basados ​​en árboles y regresión logística. Optimice el rendimiento del modelo con optimización de hiperparámetros, boosting, bagging, stacking o creando conjuntos complejos. Valide los modelos aplicando métricas de rendimiento que incluyen Precisión, R2, AUC y ROC. Realice validación cruzada para garantizar la estabilidad del modelo.

Explique los modelos de aprendizaje automático con LIME, valores Shap/Shapley. Comprenda las predicciones del modelo con la gráfica interactiva de dependencia parcial/ICE. Realice predicciones utilizando modelos validados directamente, o con PMML líder en la industria, incluso en Apache Spark.

Visualice datos con gráficos clásicos (gráfico de barras, diagrama de dispersión) así como gráficos avanzados (coordenadas paralelas, gráfico de sol, gráfico de red, mapa de calor) y personalícelos según sus necesidades.

Muestre estadísticas resumidas sobre columnas en una tabla de KNIME Analytics Platform y filtre cualquier cosa que sea irrelevante. Exporte informes como PDF, PowerPoint, u otros formatos para presentar los resultados a las partes interesadas. Almacene datos procesados ​​o resultados de análisis en muchos formatos de archivo o bases de datos comunes.

Cree prototipos de flujo de trabajo para explorar varios enfoques de análisis. Inspeccione y guarde los resultados intermedios para garantizar una retroalimentación rápida y un descubrimiento eficiente de soluciones nuevas y creativas.

Escale el rendimiento del flujo de trabajo mediante transmisión en memoria y procesamiento de datos multihilo. Ejerza el poder del procesamiento en la base de datos o la computación distribuida en Apache Spark para aumentar aún más el rendimiento de la computación. ¡Descargue KNIME Analytics Platform y cree su primer flujo de trabajo!

Cómo usar

• Inicie la aplicación y cree un nuevo flujo de trabajo
• Arrastre y suelte nodos para crear un flujo de trabajo de datos
• Configure la configuración del nodo y conéctelos lógicamente
• Ejecute el flujo de trabajo para procesar datos
• Visualice los resultados utilizando gráficos e informes integrados
• Guarde y exporte flujos de trabajo para uso futuro
• Instale extensiones para funcionalidades adicionales
• Utilice KNIME Hub para encontrar y compartir flujos de trabajo
• Integre con Python, R y otras herramientas

Requisitos del sistema

• Sistema operativo: Windows 11 o Windows 10 (64 bits)
• Procesador: Intel o AMD, 2 GHz o más rápido
• RAM: Mínimo 4 GB, recomendado 8 GB o más
• Almacenamiento: Al menos 5 GB de espacio libre en disco
• Gráficos: Compatibilidad con OpenGL 2.1 o superior
• Java: Incluido con KNIME, no se necesita instalación por separado

PROS

• Interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar
• Admite varias fuentes y formatos de datos
• Amplia biblioteca de nodos preconstruidos
• Integración sólida con Python y R
• Comunidad activa y documentación extensa

CONTRAS

• Puede consumir muchos recursos para flujos de trabajo grandes
• Capacidades limitadas de procesamiento de datos en tiempo real
• Algunas extensiones requieren configuración adicional
• Curva de aprendizaje más pronunciada para funciones avanzadas
• Retrasos de rendimiento ocasionales con big data