Очистка и преобразование данных
Практический пример: финансовый анализ в KNIME
Andrew Logan
Data Scientist, 4&8 Ltd
Придерживаемся плана
Чистые, полезные и согласованные данные
Очистка: пропущенные значения, дедупликация, удаление лишних строк и столбцов и др.
Преобразование: работа со строками, числовые вычисления, переименование столбцов и др.
Чистота — залог качества
Наиболее распространённые узлы: Missing Value, Duplicate Row Filter, Column Filter, String Cleaner
Добавляйте аннотации!
Чистота — залог качества
Наиболее распространённые узлы: Missing Value, Duplicate Row Filter, Column Filter, String Cleaner
Добавляйте аннотации!
Много других узлов: используйте форум KNIME —
https://forum.knime.com/
или поисковик для нестандартных случаев
Полезные преобразования
Преобразование данных для практического использования
Работа со строками
Полезные преобразования
Преобразование данных для практического использования
Работа со строками
Числовые вычисления
Полезные преобразования
Преобразование данных для практического использования
Работа со строками
Числовые вычисления
Другие узлы преобразования
Аннотации!
Понятно и удобно для повторного использования
Метаузлы — как города на карте маршрута.
Понятно и удобно для повторного использования
Метаузлы — как города на карте маршрута.
Множество узлов в одном
Понятно и удобно для повторного использования
Метаузлы — как города на карте маршрута.
Множество узлов в одном
Экономия времени
Легко понять
Легко аннотировать
Давайте потренируемся!
Практический пример: финансовый анализ в KNIME
Preparing Video For Download...