Урок 2/13. Знакомство с интерфейсом платформы KNIME

В этом уроке: — Кратко об истории создания платформы KNIME (Analytics Platform и Server) — Запуск и первичная настройка KNIME Analytics Platform — Окно KNIME Explorer, просмотр папок с примерами потоков работ — Разбор примера потока работ — Центральное окно для просмотра и редактирования потока работ — Ключевые элементы: ноды и связи между ними, входы и выходы, чтение таблиц данных и переменных — Окна Workflow Coach и Node Repository, обзор возможностей — Окно Outline, обзор возможностей — Окно Console, обзор возможностей — Окно Description для просмотра описания потока работ, либо конкретной выбранной ноды — Конфигурация ноды, статус ноды, контекстное меню — Исполнение ноды File Reader, просмотр результатов в кэше — Исполнение потока работ полностью — Конфигурация ноды Row Filter для фильтрации строк — Запуск ноды Row Filter, просмотр результатов — Конфигурация ноды GroupBy для вычисления агрегатов — Конфигурация ноды Column Rename (переименование столбца) — Конфигурация ноды Constant Value Column — Конфигурация ноды String Configuration для работы с переменными ввода — Соединение портов между нодами, передача значения переменных — Об использовании переменных, доступности переменных в рамках всего потока в целом (Flow Variables) — Новый тип подключений: к базам данных — Разбор потока 02_Using_Flow_Variables_to_control_Execution_Order — Конфигурация ноды Table Reader для чтения табличных данных из файла, исполнение и просмотр результатов выполнения — Конфигурация ноды SQLite Connector для создания подключения в БД, исполнение и просмотр результатов выполнения — Конфигурация ноды DB Writer для записи в БД, исполнение и просмотр результатов выполнения — Конфигурация ноды DB Table Selector по выбору вновь записанных строк, исполнение и просмотр результатов выполнения — Конфигурация ноды DB Reader для чтения данных из таблицы, выбранной ранее в ноде DB Table Selector, исполнение и просмотр результатов выполнения — Анализ смысла всего потока работ — Модификация потока работ: добавление ноды, удаление ноды, откат изменений — Создание новой ноды для создания переменной Class — Определение области видимости переменных — Локальное сохранение потока работ — О глобальных переменных — О влиянии переменных на последовательность выполнения внутри потока работ — Домашнее задание На основе реальной задачи будет построено готовое аналитическое решение, которое: — автоматизирует процесс сбора данных из веб-сервисов WooCommerce и Яндекс.Метрика (причем без написания кода, в KNIME Analytics Platform), — сохраняет полученные и обработанные данные в аналитической СУБД Vertica, — визуализирует данные в виде аналитических отчетов в Tableau. Данное решение будет собрано одним единственным специалистом практически на ваших глазах, что позволит убедиться в реализуемости данной задачи, а также позволит примерно оценить свои собственные силы в создании таких аналитических решений. В состав курса входит солидное домашнее задание, безусловно, с подробным разбором его решения. В качестве реальной задачи выбран интернет-магазин, для которого необходимо построить аналитику по эффективности продаж, а также эффективности рекламных каналов, использующихся для привлечения покупательского трафика. Ни одно из существующих на рынке «коробочных» аналитических решений, таких как встроенные отчеты в «e-commerce движках» или встроенная аналитика по тому или иному маркетинговому каналу (а ведь каждый канал, будь то соцсеть, медийная или контекстная реклама, имеет свой личный кабинет и свой формат встроенной аналитики), не позволяет оценить картину в целом, с возможностью детализации одновременно и до конкретной покупки клиента, и до рекламной кампании. Тем не менее, бизнес зачастую задает вопросы на стыке маркетинга и продаж. Именно поэтому, спрос на подобные аналитические решения существует. И построить их самостоятельно не так и сложно. Оставайтесь с нами до конца, и мы покажем, как это сделать своими собственными руками!