課程簡介

  1. 數據處理與分析介紹
  2. KNIME平臺基礎知識
    • 安裝與配置
    • 界面介紹
  3. 工具集成的平臺概述
  4. 工作流程的創建
  5. 業務模型與數據處理流程的創建方法
    • 工作文檔化
    • 流程的導入與導出方法
  6. 基本節點的介紹
  7. ETL流程的介紹
  8. 數據挖掘的方法
  9. 數據導入的方法
    • 從文件導入數據
    • 使用SQL從關係型數據庫導入數據
    • SQL查詢的創建
  10. 高級節點的介紹
  11. 數據分析
    • 數據準備
    • 數據質量檢查
    • 數據統計分析
    • 數據建模
  12. 變量與循環的使用介紹
  13. 構建高級自動化流程
  14. 結果的可視化
  15. 公開的免費數據源
  16. 數據挖掘基礎
    • 數據挖掘任務與流程的介紹
  17. 從數據中挖掘知識
    • Web挖掘
    • 社交網絡分析(SNA)
    • 文本挖掘 - 文檔分析
    • 地圖數據可視化
  18. 其他工具與KNIME的集成
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. 報告的構建
  20. 培訓總結

最低要求

具備基礎數學分析知識。

具備基礎統計學知識。

 35 小時

人數


每位參與者的報價

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