knime 组件节点说明手册

### KNIME组件节点说明 #### 一、数据输入输出 **1.1 读取** - **EXCEL文件读取**: 该节点用于从Excel文件中读取数据。支持多种Excel文件格式，如.xlsx和.xls。 - **普通文件读取**: 通用文件读取节点，适用于读取非特定格式的数据文件。 - **AEFF文件读取**: 专门用于读取AEFF格式文件的节点。AEFF是一种特殊的数据存储格式。 - **CSV文件读取**: 用于读取逗号分隔值文件(CSV)中的数据。 - **按行读取文件**: 逐行读取文本文件，特别适合处理大型文件或日志文件。 - **Table格式文件读取**: 用于读取Table格式的文件，这是一种常见的表格数据格式。 - **PMML（预测模型标记语言）文件读取**: 用于读取预测模型标记语言(PMML)格式的文件，这是一种开放标准，用于表示数据挖掘和机器学习模型。 - **Model文件读取**: 用于读取KNIME模型文件，可以包含任何类型的模型数据。 - **指定宽度进行读取**: 这个节点允许用户自定义每一列的宽度，对于没有分隔符的固定宽度数据文件尤其有用。 - **读取文件列表（根据url）**: 通过提供URL，可以批量读取多个文件。 - **按照sheet名称读取excel文件**: 选择Excel文件中的特定工作表进行读取。 **1.2 写入** - **写入csv文件格式**: 将数据写入CSV格式文件。 - **写入arff文件格式**: 用于将数据保存为ARFF格式，这是Weka使用的标准格式之一。 - **写入table文件格式**: 将数据保存为Table格式文件。 - **写入pmml文件格式**: 用于将模型数据保存为PMML格式。 - **保存为模板（类型是.zip）**: 创建一个可重用的工作流程模板，以ZIP格式保存。 - **保存为图形**: 将当前工作流的视图保存为图像文件。 - **保存为excel**: 将数据保存为Excel文件。 - **保存为kinme文件（以url为路径）**: 保存当前工作流为.knwf文件，可以通过URL进行访问。 **1.3 其他操作** - **缓存**: 临时存储数据以便快速访问，减少重复读取的时间消耗。 - **数据操控**: 包括列操作、行操作和表操作，用于数据预处理和清洗。 #### 二、数据操控 **2.1 列操作** - **列转换或者替换**: 可以对某一列的数据进行转换或替换操作。 - **过滤**: 通过条件筛选数据行。 - **分割或者组合**: 分割列或将多列合并为一列。 - **其他**: 包括排序、重命名等其他列操作。 **2.2 行操作** - **过滤**: 通过条件过滤出满足需求的数据行。 - **转换**: 对数据行中的某些字段进行转换，例如类型转换。 - **其他**: 包括添加行、删除行等操作。 **2.3 表操作** - **模型标准化**: 对数据表进行标准化处理，使不同量纲的数据具有可比性。 - **可视化**: 包括离散点图、柱状图、平行坐标图等多种图表展示方式。 - **数据分析**: 包括机器学习算法的应用、数据统计分析等。 - **距离计算**: 计算数据间的距离，常用于聚类分析等场景。 - **数据库操作**: 包括数据库的读写、连接、查询等操作。 **2.4 数据类型转换** - **时间序列化或者格式化**: 将日期时间字段转换为标准的时间序列格式。 - **结构化数据**: 包括JSON数据结构转换操作和XML数据结构转换操作，用于处理非结构化数据。 **2.5 功能扩展** - **JAVA语言实现功能扩展**: 通过编写Java代码来实现自定义功能。 - **接口访问**: 通过RESTful Web Services接口访问外部服务。 - **工作流控制**: 包括自动化操作、循环支持、分支等控制逻辑。 - **错误操作**: 处理工作流执行过程中的异常情况。 - **元数据节点**: 管理和使用元数据。 - **报表**: 生成数据报表，包括数据报表和图形报表。 KNIME提供了丰富的数据处理和分析工具，覆盖了数据读写、预处理、分析、可视化等多个方面，能够满足各种复杂的数据分析需求。通过合理配置和使用这些节点，用户可以高效地完成数据分析任务。