KNIME视觉化数据分析

作者: 雒玉玺等　著

13.82万字4人正在读

已完结现代当代当代文学

作品简介

《KNIME视觉化数据分析》与读者一同探讨和思考数据分析的基本概念、需求、方案等问题，并以 KNIME 为工具，展示数据分析的具体流程。《KNIME视觉化数据分析》对 KNIME 中的众多节点进行了介绍，对各节点的难度和重要性进行了标记，以便新手更快地学习，对节点的覆盖性说明和一些高级内容，会让读者更深入地了解和使用KNIME。

目录 (166章)

倒序

正文

第1章数据分析方法论 1.1基本要求与基础概念 1.1.1目标读者 1.1.2楔子 1.1.3厘清谁是数据的所有者 1.1.4成为科学家还是工程师 1.2方法论 1.2.1你的问题是什么 1.2.2问题的解空间 1.2.3科学方法 1.2.4“然后呢”1.2.5CRISP-DM数据挖掘的跨行业标准流程 1.3后续内容第2章KNIME使用基础 2.1权衡数据分析的需求与解决方案 2.1.1制定实施方案 2.1.2案例：一次关于工具选型的聊天 2.2KNIME简介、生态圈和资源 2.2.1KNIME简介 2.2.2当我们提到KNIME时，具体是指什么 2.2.3KNIME的相关资源 2.3.1安装KNIME分析平台 2.3.2启动KNIME 2.3.3安装KNIME扩展 2.3.4卸载KNIME扩展 2.4KNIME的使用 2.4.1关于KNIME界面 2.4.2KNIME使用简介 2.4.3导入和导出现有工作流 2.4.4例子服务器及Hub的使用 2.5遇到问题怎么办第3章KNIME数据分析基础 3.1数据来源及轮廓 3.1.1了解原始数据来源 3.1.2了解轮廓，进行探索性分析 3.1.3一个好例子 3.1.4房价例子 3.2计算机如何处理表格数据 3.2.1基础数据操作 3.2.2展示示例数据 3.2.3具体的小问题 3.3基础操作之读取数据源 3.3.1读取文件 3.3.2读取数据库 3.3.3导入之前的数据 3.4基础操作之挑选（select）操作 3.4.1了解完备概念 3.4.2你会几种编程语言 3.4.3回顾之前的问题 3.4.4SQL中的挑选操作 3.4.5KNIME中的挑选操作 3.5基础操作之CASE、groupby和join 3.5.2分组操作——groupby 3.5.3子查询——subquery 3.5.4连接操作——join 3.5.5使用KNIME完成之前的问题 3.6了解KNIME中的重要概念 3.6.1了解路径 3.6.2了解节点基础第4章KNIME基础节点——数据访问类型 4.1IO节点集合 4.1.4文件处理节点的补充说明 4.2DB节点集合 4.2.2获取数据的两种模式 4.3JSON、XML类型 4.3.1JSON格式介绍与解析 4.3.2XML格式介绍与解析 4.3.3JSON与XML的相应节点 4.4Web相关节点 4.5NoSQL相关节点 4.6.1网络数据简要说明 4.6.2使用GET/POSTRequest节点 4.6.3其他第5章KNIME基础节点——转换类型 5.1.6其他的列处理节点 5.2.3GroupBy（分组聚合）节点 5.2.4Pivoting（转轴或透视）节点 5.2.5其他行处理节点 5.3Table（表）处理节点集合 5.4PMML节点集合 5.5时间数据类型相关操作第6章KNIME基础节点——分析和数据挖掘类型 6.1.1监督学习和非监督学习 6.1.2基本概念和约定 6.1.3模型选择、超参优化及错误分析 6.2Analytics节点集合 6.2.1学习器（Learner）和预测器（Predictor）6.2.2FeatureSelection（特征选择）节点 6.2.4Statistics（统计）类节点 6.2.5DistanceCalculation（距离计算）类节点 6.3探索性数据分析（EDA）练习 6.3.1泰坦尼克号 6.3.2数据探索 6.3.3对原始数据进行粗略观察 6.3.4进一步观察数据 6.4简单的机器学习练习——使用KNIME中的决策树算法第7章进阶话题——流变量与控制循环结构 7.1.1了解流变量 7.1.2生成流变量 7.1.3使用流变量 7.1.4流变量的操作 7.1.5流变量的特别使用方式 7.2循环（Loop）结构 7.2.1两种LoopEnd（循环结束）节点 7.2.2递归循环 7.2.3循环的调试 7.2.4和流变量有关的循环 7.2.5其他循环 7.3分支（Switches）结构 7.3.1IFSwitch节点 7.3.2JavaIF（Table）节点 7.3.3CASESwitch类节点 7.3.4EmptyTableSwitch（空表切换）节点 7.3.5其他说明 7.4错误处理 7.4.1Try…Catch结构 7.4.2举例：循环中的Try...Catch结构 7.4.3其他第8章进阶话题——数据可视化、模块化与编程节点 8.1数据可视化 8.1.1数据可视化简介 8.1.2KNIME中的可视化节点简介 8.1.3以折线图（LinePlot）为例介绍可视化相关节点 8.1.4其他可视化图表 8.1.5通用可视化节点——GenericJavaScriptView 8.2模块化 8.2.1KNIME模块化简史 8.2.2元节点（Metanode）8.2.3组件（Component）8.2.4其他建议 8.3生成报告 8.4Java相关节点 8.4.1JavaSnippet（simple）节点 8.4.2JavaSnippetRowFilter（Java行过滤器）节点 8.4.3JavaSnippet节点 8.5Python相关节点 8.5.1Python环境配置 8.5.2KNIME中的Python 8.5.3Python相关节点介绍 8.5.4与Jupyter交互 8.5.5Conda的常用命令第9章高级话题 9.1可复现性与测试 9.2深度学习介绍 9.2.1基于Keras的深度学习 9.2.2基于TensorFlow2的深度学习 9.2.3使用现有模型进行预测 9.2.4使用深度学习的其他方式 9.3.1想要预测什么 9.3.2时间图（TimePlot）9.3.3季节图（SeasonalPlot）9.3.4季节性子图（SeasonalSubseriesPlot）9.3.5箱形图（BoxPlot）9.3.6散点图（ScatterPlot）9.3.7滞后图（LagPlot）9.3.8自相关图（AutoCorrelationPlot）与偏自相关图（PartialautocorrelationfunctionPlot）9.3.11趋势（Trend）成分 9.3.12季节性（Seasonal）成分 9.3.13周期性（Cyclic）成分 9.3.14经典的统计学方法 9.4扩展开发介绍 9.5.1概述 9.5.2使用举例 9.6KNIMEServer、Executor与Edge简介 9.6.1架构简介 9.6.2功能简介

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