KNIME基础操作详解：从安装到数据过滤

"这篇学习笔记主要涵盖了KNIME基础操作，包括安装步骤、界面解析、数据读取、节点操作以及行与列的过滤方法。适用于初学者了解和掌握KNIME的基本功能，尤其在数据分析和人工智能领域有广泛应用。" 本文是关于KNIME基础操作的学习笔记，主要针对的是L1阶段的学习内容。KNIME Analytics Platform是一款强大的开源数据分析和工作流程管理工具，广泛应用于数据科学和人工智能领域。首先，笔记介绍了安装过程，用户可以在KNIME官方网站下载适合自己操作系统的版本，并在安装完成后选择工作空间启动程序。 在界面前置介绍部分，笔记提到了KNIME的主要组成部分，包括Nodes（节点）、Data（数据）、Workflows（工作流）和Workflowgroups（工作流组）。Nodes代表各种预定义的操作，Data用于存储和处理数据，Workflows是节点的连接，构成一个完整的分析流程，而Workflowgroups则是对工作流的组织和管理。 数据读取是数据分析的重要环节，笔记讲解了如何通过EXCEL Reader节点读取Excel文件。用户可以选择不同的路径类型，如Local FileSystem（本地文件系统）、Mountpoint（工作空间目录）、Relative to（相对路径）和Custom/KNIME URL（自定义或网络地址）。对于Excel文件中的工作表，可以按名称、索引或者选择特定区域进行读取。此外，还提到如何设置列标题和行ID。 接下来，笔记介绍了行与列的过滤方法，包括Row Filter节点。用户可以根据列中的字符串进行匹配筛选，可以选择是否区分大小写，使用通配符（*和?）进行模糊匹配，或者使用正则表达式进行更复杂的匹配。此外，还可以根据行号或数值范围进行过滤，比如排除缺失值或指定范围内的数据。 这些基本操作是KNIME入门的基石，掌握这些技能后，用户可以逐步构建复杂的数据处理和分析流程。通过学习这些笔记，读者将能够开始自己的KNIME之旅，探索这个强大工具在数据科学和人工智能中的无限可能性。