Knime白皮书2.0版本（中文翻译）.pdf

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在过去的几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
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为了充使用多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须易于使用且十分直观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化去查阅数据，帮助用户进一步探索分析去查阅数据，帮助用户进一步探索分析。
为了满足这些挑战，数据流环境在过去为了满足这些挑战，数据流环境在过去的几年里已积聚了令人欣喜的发展势头。
到目前，已经到目前，已经出现了一些构架优良的数据流工具，比如InforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDE，InsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMiner，PipelinePilotPipelinePilotPipelinePilotPipelinePilot，但令人遗憾的是他们都是付费的。
这些环境能够允许用户使标准化的构建模块来可视化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后通过管线将模块连接起来，以模块连接起来，以使得数据或模型在模块间流动。
这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记录做了什么。
KNIME就提供了一个这样的数据流构建环境。