課程簡介

  1. 數據處理和分析簡介
  2. KNIME平臺的基本信息
    • 安裝和配置
    • 界面概述
  3. 平臺工具集成概述
  4. 工作入門。創建流程
  5. 業務模型創建方法和數據處理過程
    • 工作文檔
    • 流程的導入和導出方法
  6. 基本節點概述
  7. ETL過程概述
  8. 數據挖掘方法
  9. 數據導入方法
    • 從文件導入數據
    • 使用SQL從關係數據庫導入數據
    • SQL查詢的創建
  10. 高級節點概述
  11. 數據分析
    • 數據準備
    • 數據質量和檢查
    • 數據統計分析
    • 數據建模
  12. 變量和循環的使用入門
  13. 構建高級自動化流程
  14. 結果可視化
  15. 公開和免費的數據源
  16. 數據挖掘基礎
    • 數據挖掘任務和過程概述
  17. 數據中的知識發現
    • Web挖掘
    • SNA - 社交網絡分析
    • 文本挖掘 - 文檔分析
    • 數據在地圖上的可視化
  18. 其他工具與KNIME的集成
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. 報告生成
  20. 培訓總結

最低要求

具備基本的數學分析知識。

具備基本的統計學知識。

 35 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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