数据科学家以及需要与企业最终用户密切合作

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预定义的扩展和工作流程
KNIME 有许多预构建的工作流程，可以帮助您开始执行分析，而无需从头开始构建所有内容。此外，它还支持众多扩展，可以将 KNIME 分析平台的功能扩展到更高级的分析，例如支持化学信息学工作或地理空间分析。它们不是标准安装的一部分，但可以根据您想要执行的操作免费添加。

所有组织的可访问性
KNIME 环境非常适合喜欢无代码或低代码方法的用户、的分析师。借助 KNIME，即使没有编程经验的人也可以执行数据转换、统计分析甚至机器学习任务。

对于那些需要更多定制的人，KNIME 还提供 Python 和 R 等语言的脚 土耳其电话数据 本编写功能，使其成为一款随着您的经验而增长的工具。

KNIME Hub 使数据科学团队能够创建用于信息消费的交互式数据应用程序，并提供经过批准的数据科学工作流程和自动化功能的库。

KNIME 中的交互式数据应用程序示例，显示各种固定资产维护需求的实时数据

KNIME 中的交互式数据应用程序示例，显示各种固定资产维护需求的实时数据

K-AI Assistant 和 GenAI 功能
KNIME AI Assistant (K-AI) 可以帮助您创建工作流程，通过回答您的问题来支持您的入职流程，并帮助您更新知识。在构建模式下，K-AI可以根据您的文本输入直接为您构建新的工作流程，使构建更快、更轻松。

除了 K-AI 之外，KNIME 还支持最新的法学硕士，因此您可以使用 GenAI 创建丰富的工作流程。 KNIME Hub 提供了额外的功能来管理和确保整个组织中 GenAI 的安全使用。

你可以用 KNIME 做什么？
KNIME 拥有大量“节点”库，可以在平台上构建几乎任何内容：从每月收集和报告标准指标的基本自动化工作流程，到复杂的预测分析工作流程。

这些只是人们经常使用 KNIME 的几种方式：

1. 精心策划渠道
数据工程师还可以监督数据管道的编排，并在出现问题时接收自动警报。

2. ETL（Extract、Transform、Load）或 ELT（英文缩写）
KNIME 允许您构建 ETL 管道来清理、准备和混合来自不同来源的数据以进行分析或存储。

3. 数据清洗和转换
使用内置节点轻松清理、过滤和转换原始数据，管理数据中的缺失值、异常值和不一致之处，以便在运行分析之前正确调整数据。

4. 数据工作流程自动化
自动执行重复的数据清理和转换任务以及更复杂的机器学习工作流程，以便您可以节省时间和成本、更快地获得见解并做出更及时的决策。使用 KNIME，您可以构建一次工作流程并永久运行它，从而节省大量重复分析时间。

5. 数据可视化
创建交互式可视化，例如条形图、散点图和热图，以探索数据趋势和见解。使用 Apache Echarts库或适合您分析的地理空间可视化在您的工作流程中包含高级可视化。