KNIME Funktionen

Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen

Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor

Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an

Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten

Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten

Bietet Modellierungsfunktionen

Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme

Generiert Berichte über die Datenleistung

Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform

Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Deep-Learning-Funktionen

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Die Datenqualität besteht aus Deduplizierung, Bereinigung und Anhängen Ihrer Marketingdatenbank.

Ermöglicht Benutzern die Auswahl von Datenbeispielen für definierte Prozeduren.

Geben Sie Daten in Ihrer gesamten Organisation frei.

Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken.

Unterstützt die Auswertung von Dauer, Ereignissen und Zuverlässigkeit in Bezug auf statistische Analysen

Identifizieren Sie Risikodatenattribute wie Beschreibung, Kategorie, Eigentümer oder Hierarchie.

Tools zur Analyse von Finanzdaten, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Unterstützt die Varianzanalyse (ANOVA) zur Bestimmung der beobachteten Varianz.

Unterstützt verschiedene Regressionsmethoden, z. B. Ordinary Least Squares (OLS), Weighted Least Squares (WLS) oder Generalized Linear Model (GLM).

Unterstützt die Analyse von Zeitreihendaten für prädiktive Analysen und explorative Analysen.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Analysiert eingehende Datensätze, um fehlende Werte, Verteilungen, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme automatisch zu erkennen.

Ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher, Tabellenkalkulationen) ohne benutzerdefinierte Programmierung zu importieren.

Benachrichtigt Benutzer automatisch, wenn das Schema eingehender Daten im Laufe der Zeit von der erwarteten Struktur abweicht.

Schlägt Kandidatenalgorithmen und Hyperparameter basierend auf den Datensatzmerkmalen vor oder wählt sie automatisch aus.

Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierten Code (z.B. Python, R, SQL) oder benutzerdefinierte Module in Pipeline-Phasen einzufügen, um Flexibilität zu gewährleisten.

Schlägt automatisch abgeleitete Merkmale vor oder wendet sie an, um die Modellleistung zu verbessern.