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KNIME

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KNIME
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KNIME, der „Konstanz Information Miner“, ist eine freie Software für die interaktive Datenanalyse. Die Low-Code-Entwicklungsplattform KNIME ermöglicht durch das modulare knotenbasierte Konzept die Integration zahlreicher Verfahren des maschinellen Lernens und des Data-Mining. Die graphische Benutzeroberfläche ermöglicht das einfache und schnelle Aneinandersetzen von Modulen für die Datenvorverarbeitung (ETL: Extraction, Transformation, Loading), der Modellierung und Analyse und der Visualisierung.

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Geschichte

Im Frühjahr 2004 begann eine Gruppe von Software-Entwicklern unter der Leitung von Michael Berthold an der Universität Konstanz mit der Konzeption der Plattform KNIME. Der Schwerpunkt der Entwicklung lag von vorneherein auf einer professionellen Software-Architektur, die skalierbar und hochgradig modular sein musste. Mitte 2006 erschien die erste öffentliche Version als Konstanz Information Miner.[2] Seit Juni 2008 ermöglicht eine in Zürich ansässige Firma (KNIME AG) auch die Bereitstellung von professioneller technischer Unterstützung und Beratungsdiensten für die KNIME-Plattform. 2018 stieg der Eigenkapitalgeber Invus ein.[3]

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Anwendung

KNIME ist seit etwa 2006 im Bereich der pharmazeutischen Forschung im Einsatz.[4] KNIME wird aber auch in anderen Bereichen wie Kundenpflege (CRM), Business Intelligence und Finanzdatenanalyse eingesetzt.[5]

Technologie

KNIME wird in Java unter Verwendung des Eclipse RCP Frameworks entwickelt und bereitgestellt. Module anderer können leicht als zusätzliche Plugins integriert werden. KNIMEs Core-Version enthält einige hundert Module für die Datenintegration (File I/O, Datenbankoperatoren mit Unterstützung aller gängigen Datenbanken), Datentransformationen (Filter, Konverter, Combiner) sowie die gebräuchlichsten Methoden der Datenanalyse und -visualisierung. Weitere Eigenschaften von KNIME:

  • Zusätzliche Plugins ermöglichen die Einbindung von Methoden für Text Mining[6] und Image Mining sowie die Zeitserienanalyse.
  • Einbindungen für zahlreiche andere Open-Source-Verfahren existieren, u. a. die Verfahren von WEKA[7], das statistische R-Projekt sowie LibSVM[2], JFreeChart, CDK[8] und ImageJ.[9]

Rezeption

KNIME schneidet 2007 im Vergleich von quelloffenen Data-Mining-Systemen überdurchschnittlich gut ab und hebt sich insbesondere durch seine Benutzerfreundlichkeit heraus.[10]

Literatur

  • Gábor Bakos: KNIME Essentials. Birmingham: Packt 2013.

Einzelnachweise

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