通过开源的 KNIME Analytics Platform，您可以完全免费构建并手动执行这些工作流。协作、自动化、治理等企业级功能可通过商业版 KNIME Hub 获取。
KNIME 的核心优势在于，它通过大量预构建的“节点”来简化数据转换、分析与可视化流程，这些节点用于执行离散的数据功能，并通过 300+ 集成让您几乎能从任意来源导入、融合并处理数据。
KNIME 尤其适合希望处理数据却不想写代码的用户。不过，如果您具备高级技能，也可以在需要时集成自定义的 Python、R、SQL、Java 或 C 脚本。
为什么 KNIME 如此受欢迎？
KNIME 被广泛采用的主要原因之一，是其开源模式以及从基础数据清洗到高级 AI 与机器学习等广泛能力。
KNIME 提供直观的拖放界面，无论是否具备编程经验，都能轻松处理数据并规范数据处理方式。KNIME Analytics Platform 可免费下载且无限制使用。
在 KNIME 中构建的基础可视化工作流截图，包含数据导入、数据清洗和数据可视化。
KNIME 还通过其用户论坛以及 KNIME Community Hub 上的社区扩展与预构建工作流库，提供强大的社区支持。这些资源让 KNIME 既适合入门用户，也能满足资深数据科学家的需求。
KNIME Community Hub 首页截图，用户可在此获取预构建的工作流、组件和扩展
KNIME 的可视化工作流让您能够看到数据在每一步如何被转换。这不仅有助于调试分析工作，还有助于透明性与可解释性，因为工作流完全可审计，数据科学流程的每个步骤都能清晰说明。
在审计与治理要求严格的高度监管行业中，KNIME 工作流的可解释性是平台的一大优势。
KNIME 的商业企业软件 KNIME Business Hub，可帮助组织创建受治理的工作流与组件库，维持数据与 AI 治理标准，并将数据科学工作流自动化，从而节省时间、加快决策、提升关键指标，如收入或成本节约。
KNIME 的关键特性
下面来看 KNIME 的一些主要功能：
拖放式构建工作流
KNIME 允许您在无需编写代码的情况下（除非您有此意愿）构建数据工作流。
您可以通过拖放预构建节点开始构建数据工作流，这些节点可从多个来源拉取数据、构建分析、创建可视化，甚至自动化流程。工作流既可以是简单的数据清洗与基础分析，也可以是先进的机器学习与生成式 AI 增强工作流。
KNIME 中的每个节点都代表对数据的特定操作或转换，使您能够按部就班地构建复杂工作流。这种可视化方法简化了数据分析过程，使工作更易解释，并让您专注于解决问题，而不是担心语法错误。
此外，点击工作流中的每一步或节点，下方都会显示数据预览，方便您跟踪更改、排查问题，或说明结果的生成方式。
连接 300 多种数据源
凭借 300 多个连接器，您可以在单一数据科学工作流内引入来自数据库、电子表格、云服务与网络服务的数据。无论您需要处理 SQL 数据库、平面文件还是 API，KNIME 的灵活性都能满足多种数据格式与来源，从而简化数据整合与分析流程。您也可以将多个来源的数据汇入同一份分析或工作流。
预构建扩展与工作流
KNIME 拥有大量预构建工作流，帮助您无需从零开始就能开展分析。此外，它还支持众多扩展，将 KNIME Analytics Platform 的能力拓展至更高级的分析，例如支持化学信息学或地理空间分析。这些不属于标准安装内容，但可根据您的需求免费添加。
组织范围内的可达性
KNIME 的环境非常适合偏好零/低代码方式的用户、数据科学家，以及需要与业务终端用户紧密合作的分析师。即使没有编程经验，用户也能完成数据转换、统计分析，甚至机器学习任务。
对于需要更多自定义的用户，KNIME 也提供如 Python、R 等语言的脚本能力，使其能够随您的专业水平共同成长。
KNIME Hub 允许数据科学团队创建可交互的数据应用以供洞察消费，并提供经批准的数据科学工作流库与自动化能力。
KNIME 中一个交互式数据应用示例，展示各类固定资产的实时维护需求数据
K-AI 助手与生成式 AI 能力
KNIME 的 AI 助手（K-AI）可支持您构建工作流，在入门过程中回答问题，并帮助您提升技能。在构建模式下，K-AI 可根据您的文本输入直接为您创建新工作流——让构建更快更容易。
除 K-AI 外，KNIME 还支持最新的 LLM，您可以构建由生成式 AI 增强的工作流。KNIME Hub 为整个组织范围内的生成式 AI 安全使用提供治理与保障功能。
KNIME 能做什么？
KNIME 拥有规模可观的“节点”库，让您几乎可以在平台上构建任何内容——从每月自动收集并报告标准指标的基础自动化工作流，到复杂的预测性分析工作流。
以下是人们常用 KNIME 的一些方式：
1. 编排管道
数据工程师还可以监控数据管道的编排，并在出现问题时收到自动告警。
2. ETL（抽取、转换、加载）或 ELT
KNIME 使您能够构建 ETL 管道，用于清洗、准备数据，并将不同来源的数据融合以供分析或存储。
3. 数据清洗与转换
借助内置节点，轻松清洗、筛选与转换原始数据，处理缺失值、离群点与不一致性，让数据在分析前达到理想形态。
4. 数据工作流自动化
将重复的数据清洗与转换任务，以及更复杂的机器学习工作流自动化，帮助您节省时间与成本，更快获得洞察并及时决策。使用 KNIME，工作流只需构建一次，之后即可长期执行，极大节省重复分析的时间。
5. 数据可视化
创建交互式可视化，包括柱状图、散点图与热力图，以探索数据趋势与洞察。您还可在工作流中加入来自 Apache echarts 库的高级可视化，或使用地理空间可视化以匹配分析需求。
KNIME 中简单柱状图的数据可视化弹窗示例
6. 统计分析
执行高级统计分析，如相关性、回归与假设检验。
7. 机器学习
使用基于主流机器学习库（如 Keras、TensorFlow、ONNX 等）的专用节点，构建、训练与评估决策树、聚类、神经网络等机器学习模型。
8. 地理空间分析
通过由哈佛大学提供的专用扩展，将地理数据集成进行地理空间分析，支持制图、地理编码与空间连接等空间操作。
哈佛大学地理空间分析扩展的截图，可通过 KNIME Community Hub 免费使用
9. 文本处理
分析非结构化文本数据，执行情感分析、关键词提取与主题建模，从文档与网页内容中提取洞察。
10. 生成式 AI 增强工作流
将各类商业与开源 LLM 直接集成到您的工作流中，丰富并增强数据分析与数据科学工作。通过提示工程、RAG、智能体与微调，将 LLM 定制到您的用例。使用 KNIME Hub 治理与管理生成式 AI 的使用。
11. 数据治理
规范数据使用方式，创建标准组件、工作流与文档，帮助您对数据实施内部管控，包括对 LLM 使用的控制与敏感数据的匿名化。
12. 部署交互式数据应用
将 KNIME 工作流的成果展示并分享为交互式数据应用，供业务终端用户使用。结合 KNIME 的自动化功能，数据应用将始终保持最新可用。
KNIME 的优势
以下是人们选择学习与采用 KNIME 的一些原因：
节省成本并具备可扩展性
KNIME 通过将核心产品免费开源，仅对自动化、协作与治理功能收费，大幅降低对昂贵软件许可的需求。此外，它提供的预构建组件有助于简化数据流程，在提升生产力的同时节省人力与基础设施成本。这也使组织能够快速在内部扩大 KNIME 的数据分析使用范围。例如：
- BGIS 通过用 KNIME 自动化工单解析，每年节省 40 万美元
- 奥迪（Audi） 通过自动化单个供应链流程节省 3 万美元
- 美国食品药品监督管理局（FDA） 每年借助 KNIME 节省数百小时
更快速的决策
借助 KNIME，您可以将重复性数据任务自动化，并创建高效处理数据的工作流。这种自动化加速了洞察的获取并节省成本，使您能够基于最新且准确的信息更快做出决策。
提升营收
KNIME 帮助企业从数据中提取有价值的洞察，推动更具依据的策略，从而提升销售、改善客户体验并优化运营效率。这些数据驱动的行动直接助力营收增长。
更强的数据治理
KNIME 通过集中化的工作流与文档功能促进数据流程的透明与可控。这确保了对数据治理政策的合规性并提升了安全性，降低了与数据管理不当相关的风险，包括生成式 AI 的使用。
可解释性
在受监管行业以及 LLM 使用场景中，当可解释性是重要的法律要求时，KNIME 为企业提供透明的方式来说明数据科学流程每一步发生了什么。
社区支持
KNIME 拥有庞大且活跃的全球用户与开发者社区，不断贡献资源、扩展与最佳实践。这种协作环境让您随时都能获得丰富的支持、故障排除与创新。
KNIME 用于哪些场景？
KNIME 广泛应用于各类业务领域与行业的数据分析与数据科学工作。其自动化能力使之成为需要及时洞察或需高速处理海量数据的企业的关键工具。
以下是 KNIME 的一些实际应用示例：
- 供应链：制造与零售企业使用 KNIME 预测仓库库存水平，将库存与订单匹配，及时决策何时补货，并利用机器学习预测物品到达仓库所需时间。
- 内部审计：通过专注于识别重复发票或可疑交易的工作流，提高内部审计流程的效率与准确性。
- 药物研发：利用机器学习加速药物发现流程。
- 营销个性化：用户构建机器学习模型，在合适的时间向客户提出合适的下一步优惠，支持向上销售或交叉销售。
- 欺诈检测：金融机构可以使用 KNIME 训练机器学习模型，识别金融交易中的异常。
谁在使用 KNIME？
KNIME 在企业与学术界均有广泛用户。以下是常常会使用 KNIME 的一些岗位：
分析师、科学家与工程师可能会大量使用该平台。首席数据官与其他高级数据从业者则常因 KNIME Hub 的业务价值与数据治理功能而被吸引。
如何在 KNIME 中构建您的第一个工作流
在 KNIME 中创建工作流，就是将节点拖放到画布上。几分钟内您就能创建第一个工作流。以下是基本流程：
1. 读取数据
使用橙色的数据输入节点，从您偏好的来源导入数据——如数据库、文件或通过 API。只需搜索您想要输入数据的来源，将该节点拖到画布上，然后双击开始配置。
2. 融合并转换数据
当数据流入 KNIME 后，从黄色的数据转换节点中进行选择，这些节点可执行众多离散功能，如筛选、分组、拼接或在数据上运行公式。如果您更熟悉电子表格，也可以执行类似 Vlookup 的常见转换，或使用 KNIME 的 Expression 节点编写类似表格的公式。
3. 分析数据
对于描述性分析，您可以使用 KNIME 的黄色节点对数据进行聚合，结合并汇总多个维度。
对于更复杂的预测性分析，KNIME 的绿色节点让您无需编码即可使用机器学习算法进行模式识别或分类。
4. 可视化结果
KNIME 的蓝色节点让您以任意方式可视化数据。您也可以将输出部署为交互式数据应用进行可视化。
5. 部署与复用
在 KNIME 中，工作流只需构建一次，之后即可反复执行或长期自动化。KNIME 的红色节点可将输出部署为数据应用，或简单地导出为 PDF 等文件类型。
如何执行 KNIME 工作流
KNIME 工作流中的每个节点都有状态指示，显示其状态：已配置（可执行）、已执行（成功运行）或错误（出现问题）。
KNIME 节点配置状态概览，包括未配置、已配置、已执行与错误状态
这种可视化反馈让您能够监控工作流并快速定位问题。
如果节点失败，KNIME 会提供详细的错误信息，帮助您排查问题。
您还可以在工作流的每个步骤查看中间结果，更轻松地验证数据的准确性以及您对其执行的操作。
开始使用 KNIME
KNIME 是一款灵活而强大的数据分析工具，无论您的经验水平如何，它都能帮助您理解数据。其开源模式、可视化工作流界面与广泛的数据集成能力，使之成为对有无编码技能的用户都十分友好的强大工具。
迈出使用 KNIME 的下一步，参加 DataCamp 的课程：《KNIME 入门》。
Gareth 是 KNIME 的内容与产品营销负责人，拥有开源技术背景，最初来自威尔士。不在制定营销战略或撰写内容时，您会发现他在提升自己的 KNIME 和 Python 技能。
您可能刚接触 KNIME，想知道它如何帮助您理解数据。但 KNIME 究竟是什么？它能做什么？为何如此广泛使用？
在本指南中，我们将带您了解 KNIME 提供的功能，以及它如何助您进行数据分析、建模与可视化。如果您希望上手实践，请查看我们的《KNIME 入门》课程。
什么是 KNIME？
KNIME 是一款数据分析与数据科学工具，采用高度易用的零代码、拖放式可视化编程，让您构建任意复杂度的数据工作流。它帮助您轻松从基础分析任务（如自动化电子表格任务）提升到更复杂的分析（如构建机器学习模型）。