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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。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。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 InforSense KDEInforSense KDEInforSense KDE InforSense KDEInforSense KDEInforSense KDE InforSense KDE ,Insightful MinerInsightful Miner Insightful MinerInsightful Miner Insightful Miner Insightful Miner Insightful Miner,Pipeline PilotPipeline Pilot Pipeline Pilot Pipeline Pilot,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。
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