KNIME Analytics Platform

KNIME Analytics Platform es el software de código abierto para crear ciencia de datos. Intuitivo, abierto y en continua integración de nuevos desarrollos, KNIME para PC con Windows hace que la comprensión de los 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 la 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 datos mediante normalización, conversión de tipo de datos y manejo de valores perdidos. Detecte valores fuera de rango con algoritmos de detección de valores atípicos y anomalías. Extraiga y seleccione características (o construya 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.

Construya modelos de aprendizaje automático para clasificación, regresión, reducción de dimensión o agrupación, 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 construyendo conjuntos complejos. Valide modelos aplicando métricas de rendimiento que incluyen Precisión, R2, AUC y ROC. Realice validación cruzada para garantizar la estabilidad del modelo.

Explique modelos de aprendizaje automático con valores LIME, Shap/Shapley. Comprenda las predicciones del modelo con el gráfico interactivo 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 avanzados (coordenadas paralelas, sunburst, gráfico de red, mapa de calor) y personalícelos según sus necesidades.

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

Construya prototipos de flujo de trabajo para explorar diversos enfoques de análisis. Inspeccione y guarde resultados intermedios para asegurar una retroalimentación rápida y un descubrimiento eficiente de nuevas soluciones creativas.

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

Cómo Usar

• Inicie la aplicación y cree un nuevo flujo de trabajo
• Arrastre y suelte nodos para construir un flujo de trabajo de datos
• Configure los ajustes de los nodos y conéctelos lógicamente
• Ejecute el flujo de trabajo para procesar datos
• Visualice los resultados usando gráficos e informes integrados
• Guarde y exporte flujos de trabajo para uso futuro
• Instale extensiones para funcionalidades adicionales
• Use 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: Soporte OpenGL 2.1 o superior
• Java: Incluido con KNIME, no se necesita instalación separada

PROS

• Interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar
• Soporta varias fuentes y formatos de datos
• Amplia biblioteca de nodos preconstruidos
• Fuerte integración 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 ocasionales de rendimiento con grandes volúmenes de datos

Traducido por el Equipo de Localización de Filehorse