knime中文教程,knime中文版
knime在linux下怎么安装
KNIME 是一个开源工作流引擎和工具，非常适合此类型的数据分析。它安装了 1000 多个预定义的节点，受许多外部分析工具包的支持，包括商用和开源的工具包。KNIME 可通过下载获得，可将它用在 Microsoft? Windows?、Mac? 和 Linux? 上。您可以获取教程来帮助学习 KNIME，它的理念非常简单。您以从节点存储库中拖出各个节点并放在画布上。要指明数据流，可以绘制一条从一个节点的输入端口指向该流中下移节点的导入 节点的箭头。
示例 Apache 访问日志分析
例如，您可以使用 KNIME 分析，在一个接受传入 HTTP 请求的 Apache HTTP Server? 的传统三层架构的操作中，分析资源使用情况。这些请求会被路由到应用服务器节点，比如 IBM? WebSphere? Application Server，或者路由到其他可用于处理动态请求的中间层服务器。
要理解负载对资源使用情况的影响，需要基于不断发出的 HTTP 请求，将外部负载与应用服务器或数据库层使用的服务器资源相关联。为此，您需要：
分析 Apache 访问日志文件。
规范化来自日志文件的时间戳，以便重点关注某个特定时间段。
确定一个时间区间。
提取在这些时间内请求的特定的 URL。
下载 示例 KNIME 工作流，学习如何在 KNIME 内完成此分析，以及如何使用类似工作流从其他类型的日志文件（比如 CPU 日志、数据库资源日志或垃圾收集日志）中提取资源信息，使用这些信息来执行这种类型的关联。
要导入示例工作流，可以将它下载到您的文件系统中，选择 FileImport KNIME workflow... 并按照导入向导来将它导入到 KNIME 中。
查看导入的工作流（如图 1 所示），您可以看到，该工作流首先是一个 Weblog Reader，可以通过配置它来读取 Apache 访问日志的格式。
数据可视化分析工具有没有完全免费的？
1. Excel / Spreadsheet
excel 基本上支持了最常用的数据分析功能：用来概述(总结)数据特征，数据可视化，对数据转型(去除噪音数据)从而得到新的数据集用来分析等。尽管Microsoft excel这个软件是付费的，但你可以用其替代品，例如open office, google docs!
2. Trifacta
excel在数据大小上有限制，但这个工具没有这样的局限，您可以安全地用它处理大数据集。这个工具有令人难以置信的特性，如图表推荐、内置算法、分析洞察力，您可以使用这些特性在任何时间内生成报告。
3. Rapid Miner
在建立机器学习模型方面的具有专业性,包含了我们经常使用的所有ML算法。能闪电般的快速水平上提供分析经验。他们的生产线上有几个为大数据、可视化、模型部署而构建的产品，其中一些产品(企业)包括订阅费。
4. Rattle GUI
提供了足够的选项来探索、转换和建模数据。它在统计分析方面的选择比SPSS少。但是，SPSS是一个付费工具。
5. Qlikview
获得商业洞察力并以一种极具吸引力的方式将其呈现出来。有了它较先进的可视化功能，你会惊讶于你在处理数据时所得到的控制量。它有一个内置的推荐引擎，可以不时地更新有关较佳可视化的信息。
6. Weka
使用Weka的一个优点是它很容易学习。作为一个机器学习工具，它的界面是足够直观的，你可以迅速完成工作。它为数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化提供了选择。建立在Java之上。
7. KNIME
提供了一个开放源码的分析数据的平台，以后可以使用其他支持KNIME的产品进行部署。该工具在数据融合、可视化和先进的机器学习算法等方面具有丰富的特点。
8. Orange
目的是产生交互式数据可视化和数据挖掘任务。YouTube上有足够的教程来学习这个工具。它有一个广泛的数据挖掘任务库，包括所有的分类、回归、聚类方法。
9. Tableau Public
Tableau是一个数据可视化软件。快速探索数据的可视化软件，每一次观察都可使用各种可能的图表。它是一种由自己计算出数据类型、可用的较佳方法等的智能算法。
10. Data Wrapper
这是一个闪电般的快速可视化软件。可视化桶由线条图、条形图、列图、饼图、叠加条形图和地图组成。此工具启用浏览器，不需要任何软件安装。
11. Data Science Studio (DSS)
它是一个旨在连接技术，业务和数据的强大工具。它可分为两部分：编码和非编码。它对任何旨在发展，建立，在网络上部署和扩展模型的组织来说都是一个完整的软件包。
12. OpenRefine
专门研究混乱的数据;为预测建模目的而清理、转换和塑造数据。使用Open Refine进行改进，分析人员不仅可以节省时间，还可以将其用于生产工作。
