KNIME是一个企业级数据分析平台平台，拥有两个互补的工具。用于创建数据科学的开源性KNIME 分析平台及用于生成数据科学商业化KNIME 服务器。
KNIME Analytics Platform
KNIME Analytics Platform是用于创建数据科学的开源信性分析平台。KNIME Analytics Platform具有直观，开放，积极开发最前沿的数据科学技术等特点，可以更好地理解数据，并且设计出可供用户使用的科学数据工作流程及可重用组件。
创建可视化工作流程
具有直观的拖放式图形界面，无需编码。
可从超过2000个节点中选择
在建立您工作流的过程中，为分析的每个步骤建模，控制数据流，并确保您的工作始终是最新的。
集成不同领域的工具
在单个工作流程中使用KNIME本机节点，包括用R＆Python编写脚本、机器学习或Apache Spark的连接器。
快速启动并运行
查看KNIME Hub和数百个公开可用的工作流，或使用集成的工作流。
◆ 混合各种来源的数据
打开并关联文本格式（CSV，PDF，XLS，JSON，XML等），非结构化数据类型（图像，文档，网络，分子等）或时间序列数据。
也可以连接到丰富的关系型或者非关系型数据库及数据信息表，可以集成来自Oracle，Microsoft SQL，MySQL, PostgreSQL 和Apache Hive等的数据。 从HDFS，S3或Azure中加载Avro，Parquet或ORC文件。
（Connect to a host of databases and data warehouses to integrate data from Oracle, Microsoft SQL, Apache Hive, and more. Load Avro, Parquet, or ORC files from HDFS, S3, or Azure.） 访问和检索来源于Twitter，AWS S3，Google表格和Azure等的数据
塑造您的数据
导出统计数据，包括均值，分位数和标准差，或应用统计检验来验证假设。并将维度缩减，相关性分析等集成到您的工作流中。
无论是在本地计算机、数据库中，还是在分布式大数据环境中均可进行聚合，排序，过滤和连接数据。
通过规范化，数据类型转换及缺失值处理来清理数据。使用异常值和异常检测算法检测超出范围的值。
提取并选择特征（或构建新特征）来准备您的数据集，可以使用比如遗传算法，随机搜索或正反向特征消除进行机器学习。 或处理文本，在数字数据上应用公式，并应用规则来过滤或标记样本。
◆ 充分利用机器学习和AI
使用包括深度学习，基于决策树的方法和逻辑回归在内的高级算法来构建用于分类，回归，降维或聚类的机器学习模型。
通过超参数优化，boosting, bagging, stacking,或构建复杂的集合来优化模型性能。
通过应用性能指标（包括准确性，R2，AUC和ROC）来验证模型。 执行交叉验证以确保模型的稳定性。
用LIME，Shap/Shapley值解释机器学习模型。通过交互式部分依赖/ ICE图来理解模型预测。 直接使用经验证的模型或使用业界领先的PMML（包括Apache Spark）进行预测。
◆ 发现并分享见解
使用经典（条形图，散点图）以及高级图表（平行坐标，旭日图(sunburst)，网络图，热图）可视化数据 ，并根据您的需要进行自定义。
显示有关KNIME表中列的摘要统计信息，并过滤掉任何不相关的内容。
将报告导出为PDF，PowerPoint或其他格式，以便向他人展示结果。
将处理过的数据或分析结果存储为许多常见的文件格式或储存到数据库中。
◆ 根据需求扩展执行
构建工作流原型以探索各种分析方法。检查并保存中间结果，以确保快速反馈并有效发现新的创造性解决方案。
通过内存流和多线程数据处理扩展工作流性能。
在Apache Spark上运用数据库内处理或分布式计算的强大功能，进一步提高计算性能。
KNIME Server是用于基于团队协作，自动化，管理及将数据科学工作流作为分析应用程序和服务进行部署的企业软件，旨在帮助团队更好的一起工作，为您提供更多自由和灵活性。非专家可以通过KNIME WebPortal访问，也可以使用REST API。
◆ 团队协作
通过在团队和公司之间共享数据、组件和工作流程来分享专业知识和最佳实践。
通过控制数据，工作流和应用程序级别的访问管理，遵守数据保护策略。
通过记录工作流修订和数据来重现数据科学，从而实现调试，跟踪和审计。
◆ 自动化工作流执行
安排工作流自动运行，让自己有更多时间专注于数据科学。
控制工作流以自动化模型管理
通过精心配置的高性能服务器架构扩展和固定工作流程，该架构根据您的规范进行配置。
使用远程工作流编辑器在KNIME Server上设计，编辑和执行工作流 并在安全的环境中利用配置良好的硬件。
◆ 部署分析应用程序和服务
使用KNIME WebPortal 将复杂的数据科学带给业务分析师。数据科学家为KNIME Server构建并部署工作流程。最终用户以受控方式与Web中的工作流交互并查看结果。
构建和发布详细报告，可以通过电子邮件发送或通过KNIME WebPortal按需访问。
通过REST API从KNIME工作流无缝地部署工作流作为行业标准Web服务，并构建您的数据科学基础架构。
在工作流上设置属性以控制KNIME服务器上的工作流特定设置。
KNIME 与 深度学习 （Tensor Flow）
https://www.knime.com/deeplearning/tensorflow
https://chemaxon.com/products/knime-nodes
https://hub.knime.com/guido_kirsten/extensions/com.chemcomp/latest
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