डेटा क्लीनिंग और ट्रांसफॉर्मेशन

केस स्टडी: KNIME में वित्तीय विश्लेषण

Andrew Logan

Data Scientist, 4&8 Ltd

योजना पर टिके रहें

• साफ, उपयोगी और सुसंगत डेटा
• क्लीनिंग: missing values, डिडुप्लिकेशन, अनावश्यक rows और columns हटाना, आदि
• ट्रांसफॉर्मेशन: string manipulation, numerical calculations, columns का नाम बदलना, आदि

दमकती सफाई

• आम नोड्स: Missing Value, Duplicate Row Filter, Column Filter, String Cleaner
• एनोटेट करें!

दमकती सफाई

• आम नोड्स: Missing Value, Duplicate Row Filter, Column Filter, String Cleaner
• एनोटेट करें!
• और भी कई: KNIME फोरम - https://forum.knime.com/ या सर्च इंजन से खास केस ढूँढें

उपयोगी बदलाव करें

• डेटा को उपयोगी बनाने के लिए बदलें
• स्ट्रिंग मैनिपुलेशन

উपयोगी बदलाव करें

• डेटा को उपयोगी बनाने के लिए बदलें
• स्ट्रिंग मैनिपुलेशन
• न्यूमेरिकल कैलकुलेशन

उपयोगी बदलाव करें

• डेटा को उपयोगी बनाने के लिए बदलें
• स्ट्रिंग मैनिपुलेशन
• न्यूमेरिकल कैलकुलेशन
• कुछ अन्य ट्रांसफॉर्मेशन नोड्स
• एनोटेशन!

समझना और दोबारा उपयोग करना आसान

• मेटानोड्स - नक्शे के कस्बे।

समझना और दोबारा उपयोग करना आसान

• मेटानोड्स - नक्शे के कस्बे।
• कई नोड्स को एक में समेटें

समझना और दोबारा उपयोग करना आसान

• मेटानोड्स - नक्शे के कस्बे।
• कई नोड्स को एक में समेटें
• समय बचाएँ
• समझने में आसान
• एनोटेट करना आसान

अभ्यास करते हैं!

केस स्टडी: KNIME में वित्तीय विश्लेषण