在KNIME中，如何利用节点完成从数据库导入数据、进行数据清洗、转换、过滤以及简单的统计分析这一整套数据预处理流程？请详细说明。

为了有效地利用KNIME进行数据预处理，首先需要理解KNIME的工作流和节点系统。KNIME节点是数据处理流程中的核心，允许用户构建复杂的数据分析任务。以下是完成数据预处理流程的详细步骤：

参考资源链接：[KNIME节点详解：数据处理与统计分析](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4f4be7fbd1778d416c9?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据库节点导入数据：
- 首先，使用Database Input节点来从数据库中导入数据。在设置节点属性时，需要指定JDBC驱动的名称以及数据库连接参数（如服务器地址、数据库名称、用户名和密码）。
- 选择合适的表，并设置好过滤条件（如果需要）来获取特定的数据子集。

2. 数据清洗与转换：
- 使用Data Manipulation节点中的Row Filter节点来过滤掉不满足条件的行。例如，根据特定的属性值（如年龄、收入等）来过滤数据。
- 利用Column Filter节点选择需要保留的列，并使用Column Rename节点对列名进行重命名。
- 如果需要对数据进行类型转换（如字符串转数字），可以使用Type Converter节点。

3. 数据合并与格式转换：
- 如果处理的数据来自不同的表，可以使用Joiner节点来进行数据合并。根据业务需求选择自然连接、左外连接或右外连接。
- 使用Column Splitter节点来拆分或合并列，以便于后续的数据处理和分析。

4. 数据过滤：
- 进一步使用Row Filter节点或其他过滤节点进行更精细的数据过滤。
- 如果需要基于数值范围过滤，可以使用Numerical Range Filter节点。

5. 统计分析：
- 使用Statistics节点对数据集进行基本的统计描述，包括计算均值、中位数、标准差等统计量。
- 若需要进行更复杂的统计分析，比如t检验或回归分析，可以使用Statistics (Test)或Regression节点。

在整个过程中，节点的顺序和连接方式根据数据预处理的具体需求而定。KNIME提供了丰富的节点库和灵活的工作流设计功能，使得从数据导入到预处理再到统计分析的每一步都可以通过图形化界面简单直观地完成。通过实践操作不同的节点，用户可以逐步掌握KNIME在数据预处理方面的强大功能。为了深入理解和掌握每一个节点的使用，建议阅读《KNIME节点详解：数据处理与统计分析》一书，该书详细介绍了各节点的功能和使用方法，能够帮助用户更好地设计工作流，解决实际问题。

参考资源链接：[KNIME节点详解：数据处理与统计分析](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4f4be7fbd1778d416c9?spm=1055.2569.3001.10343)