Automatyzacja analizy danych w KNIME – case study z Excela

Wprowadzenie do KNIME i automatyzacji analizy danych Excel

W erze rosnącej ilości danych i potrzeby szybkiego podejmowania decyzji, ręczna analiza danych w programach takich jak Excel przestaje być wystarczająca. Właśnie tutaj z pomocą przychodzi KNIME Analytics Platform – otwarte, graficzne środowisko do tworzenia przepływów danych (ang. workflows), które pozwala zautomatyzować wieloetapowe procesy analityczne bez konieczności pisania kodu.

KNIME umożliwia użytkownikom łączenie, przekształcanie i analizowanie danych z różnych źródeł, w tym z plików Excel, baz danych, API czy plików płaskich, za pomocą intuicyjnego interfejsu typu przeciągnij i upuść. Szczególnie przydatne jest to w środowiskach biznesowych, gdzie dane przechowywane są często w wielu plikach Excela o podobnej strukturze, a ich ręczne przetwarzanie jest czasochłonne i podatne na błędy.

Automatyzacja analizy danych Excel w KNIME to przede wszystkim:

• Import danych z wielu plików – wczytywanie całych katalogów plików Excel jednym kliknięciem.
• Standaryzacja i czyszczenie danych – automatyczne usuwanie pustych wartości, poprawa formatowania czy unifikacja nazw kolumn.
• Agregacja i raportowanie – szybkie tworzenie zestawień, podsumowań i wykresów bez konieczności żmudnego kopiowania danych.
• Eksport wyników – zapis gotowych analiz do plików Excel lub innych formatów, gotowych do dalszego wykorzystania.

W odróżnieniu od klasycznego Excela, w którym operacje wykonywane są ręcznie lub z użyciem formuł i makr, KNIME pozwala zbudować powtarzalny i skalowalny proces analizy – raz stworzony workflow można uruchomić wielokrotnie, bez potrzeby ponownego wykonywania tych samych kroków. To podejście nie tylko oszczędza czas, ale minimalizuje ryzyko pomyłek i zapewnia pełną przejrzystość analityczną.

Dzięki graficznemu interfejsowi i dużej elastyczności, KNIME staje się idealnym narzędziem dla analityków, którzy chcą zautomatyzować swoją codzienną pracę z danymi bez konieczności nauki zaawansowanego programowania.

Przygotowanie środowiska: instalacja i konfiguracja KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) to otwartoźródłowe środowisko do analizy danych, które umożliwia tworzenie zaawansowanych przepływów pracy (workflowów) w sposób wizualny, bez konieczności programowania. Przed rozpoczęciem pracy z danymi z Excela i ich automatyzacją, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie środowiska KNIME.

W pierwszej kolejności należy pobrać najnowszą wersję KNIME Analytics Platform ze strony knime.org. Aplikacja dostępna jest dla systemów Windows, macOS oraz Linux i nie wymaga instalacji – wystarczy rozpakować pobrany plik ZIP i uruchomić plik startowy. Zalecane jest jednak posiadanie aktualnej wersji Javy, ponieważ niektóre węzły (nody) mogą tego wymagać.

Po uruchomieniu KNIME po raz pierwszy, użytkownik zostanie poproszony o wskazanie katalogu roboczego (workspace), w którym będą zapisywane projekty i dane. Można utworzyć nowy folder lub wskazać istniejący. Warto wybrać lokalizację łatwą do odnalezienia, np. C:\KNIME_workspace.

Aby pracować z danymi Excel, należy upewnić się, że zainstalowane są odpowiednie rozszerzenia. W tym celu przechodzimy do File > Install KNIME Extensions i wyszukujemy pakiety takie jak KNIME Excel Support. Po zainstalowaniu wymaganych komponentów i ponownym uruchomieniu aplikacji, możliwe będzie przeciąganie i konfigurowanie węzłów związanych z plikami Excel (np. Excel Reader czy Excel Writer).

W celu zwiększenia wygody pracy, warto dostosować interfejs użytkownika do własnych preferencji. Można to zrobić w menu File > Preferences, gdzie znajdziemy m.in. opcje dotyczące wyglądu, ustawień pamięci JVM czy domyślnych formatów danych.

Przygotowanie środowiska kończy się testowym utworzeniem pierwszego workflowu i sprawdzeniem, czy wszystkie niezbędne komponenty działają poprawnie. Dzięki temu unikniemy problemów w kolejnych etapach pracy z danymi.

Import danych z folderu zawierającego pliki Excel

W sytuacji, gdy dane przechowywane są w wielu plikach Excel znajdujących się w jednym folderze, ręczne otwieranie i scalanie ich w jedno źródło może być czasochłonne i podatne na błędy. KNIME oferuje prostą i efektywną metodę automatycznego importu wielu plików Excel, co pozwala zaoszczędzić czas i zapewnić spójność danych już na etapie pozyskiwania.

Do automatycznego wczytywania plików z folderu najczęściej wykorzystywane są dwa podstawowe komponenty:

• List Files/Folders – pozwala wskazać folder i wygenerować listę znajdujących się w nim plików Excel (.xlsx, .xls).
• Excel Reader – odczytuje zawartość każdego pliku z listy, umożliwiając scalenie danych z wielu plików w jedną tabelę.

Typowy schemat działania obejmuje połączenie obu węzłów z wykorzystaniem tzw. loop, czyli pętli, która iteruje po każdym pliku z listy i odczytuje dane.

1. List Files: wskazanie folderu z plikami .xlsx
2. Table Row to Variable Loop Start: uruchomienie pętli po każdym pliku
3. Excel Reader: wczytanie danych z bieżącego pliku
4. Loop End: zebranie wszystkich danych w jedną tabelę

Poniższa tabela prezentuje podstawowe różnice pomiędzy ręcznym importem danych a wykorzystaniem automatycznego mechanizmu w KNIME:

Co istotne, KNIME pozwala nie tylko zaimportować dane z folderu, ale też rozpoznać strukturę każdego pliku (np. różne arkusze) i dostosować sposób odczytu – to funkcjonalność, która sprawdza się szczególnie dobrze w pracy z raportami miesięcznymi, danymi z działów czy kopią zapasową formularzy Excel. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się, jak efektywnie wykorzystać te możliwości w praktyce, warto zapoznać się z Kursem KNIME – integracja, eksploracja i analiza dużych zbiorów danych.

Utworzony w ten sposób zbiorczy zestaw danych stanowi punkt wyjścia do dalszych działań: czyszczenia, agregacji czy analizy, które zostaną wykonane w kolejnych etapach workflow.

Czyszczenie i przygotowanie danych do analizy

Etap czyszczenia i przygotowania danych jest kluczowym krokiem w procesie analizy — niezależnie od tego, czy dane pochodzą z Excela, czy z innych źródeł. W KNIME ten proces można zautomatyzować dzięki bogatemu zestawowi węzłów (nodes), które umożliwiają zarówno proste operacje porządkowe, jak i bardziej zaawansowane transformacje danych.

Typowe wyzwania związane z danymi pochodzącymi z plików Excel to:

• brakujące wartości,
• niejednolite formaty (np. daty, liczby),
• duplikaty wierszy,
• niepotrzebne kolumny pomocnicze,
• niewłaściwe typy danych (np. tekst zamiast liczby).

KNIME oferuje intuicyjne narzędzia do rozwiązania tych problemów. Poniższa tabela przedstawia kilka najczęściej wykorzystywanych węzłów do czyszczenia danych:

Przykład prostego przepływu czyszczenia danych może wyglądać następująco:

Excel Reader → Missing Value → Column Filter → String Manipulation → Output

Każdy z tych kroków można dostosować do specyfiki danych, np. uzupełniając puste pola średnią z kolumny lub konwertując daty do wspólnego formatu yyyy-MM-dd. Możliwości automatyzacji tego procesu są ogromne, a raz skonfigurowany workflow można łatwo zastosować do nowych zestawów danych.

Agregacja danych i tworzenie zestawień

Agregacja danych to jeden z kluczowych etapów w procesie analizy danych, zwłaszcza gdy pracujemy na dużych zbiorach pochodzących z wielu skoroszytów Excel. W KNIME proces ten można zautomatyzować przy użyciu dedykowanych komponentów (tzw. nodes), które umożliwiają grupowanie, przeliczanie i filtrowanie danych zgodnie z określonymi kryteriami.

Najczęściej stosowane operacje agregujące to:

• Sumowanie – suma wartości liczbowych w obrębie jednej lub wielu grup (np. suma przychodów dla każdego działu).
• Średnia – obliczanie średnich wartości w kategoriach (np. średnia kwota wynagrodzenia w zespole).
• Licznik – zliczanie liczby wystąpień (np. liczba transakcji dla każdego klienta).
• Wartości ekstremalne – znajdowanie wartości minimalnych lub maksymalnych (np. najwyższy koszt w projekcie).

W KNIME do agregacji danych najczęściej wykorzystuje się węzeł "GroupBy". Umożliwia on wybór kolumn do grupowania oraz określenie sposobu agregacji dla każdej kolumny numerycznej lub tekstowej. Oto przykład prostego scenariusza:

1. Węzeł "GroupBy" – grupowanie po kolumnie "Dział"
2. Agregacja – suma kolumny "Koszt całkowity", średnia z "Czas realizacji"
3. Rezultat – tabela zbiorcza z podsumowaniem dla każdego działu

Agregacja umożliwia też tworzenie zestawień i raportów, które mogą być później eksportowane lub wizualizowane. Poniższa tabela ilustruje różnice między wybranymi typami agregacji danych:

Zautomatyzowanie takich operacji w KNIME pozwala znacząco skrócić czas tworzenia raportów i ograniczyć błędy ludzkie, które często występują przy ręcznym przetwarzaniu danych w Excelu. Dzięki temu analityk może skupić się na interpretacji wyników, a nie na technicznym przetwarzaniu danych. Jeśli chcesz poznać więcej zaawansowanych technik, warto zapoznać się z Kursem KNIME – zaawansowane techniki analizy i wizualizacji danych.

Eksport wyników do pliku Excel

Po zakończeniu analizy danych w KNIME, jednym z kluczowych etapów jest eksport wyników końcowych do formatu Excel (.xlsx). Dzięki temu efekty pracy mogą zostać łatwo udostępnione innym interesariuszom, zarchiwizowane lub dalej przetwarzane w znanym środowisku pakietu Microsoft Office.

KNIME oferuje kilka elastycznych możliwości zapisu wyników do plików Excel — zarówno jako pojedyncze arkusze, jak i jako wieloarkuszowe pliki zawierające różne zestawienia. Za pomocą węzła Excel Writer lub Excel Sheet Appender, użytkownik może dostosować format danych wyjściowych do konkretnych potrzeb organizacyjnych.

Podstawowe możliwości eksportu

• Excel Writer – zapisuje dane do nowego pliku Excel lub nadpisuje istniejący. Pozwala określić nazwę arkusza oraz lokalizację pliku docelowego.
• Excel Sheet Appender – umożliwia dodanie nowego arkusza do istniejącego pliku bez usuwania bieżących danych, co sprawdza się przy tworzeniu raportów cyklicznych.
• Dynamiczne nazwy arkuszy i plików – dzięki integracji z komponentami logiki przepływu (np. String Manipulation, Table Row to Variable), można generować nazwy plików i arkuszy na podstawie danych wejściowych, np. „Raport_HR_Maj2024.xlsx”.

Przykład użycia węzła Excel Writer

Excel Writer
├── Output File: C:\raporty\wyniki.xlsx
├── Sheet name: "Podsumowanie"
├── Overwrite existing file: true

Tak skonfigurowany węzeł zapisuje dane do wskazanego pliku, tworząc arkusz o nazwie „Podsumowanie”. Jeśli plik już istnieje, zostanie nadpisany. To przydatne przy automatyzacji procesów raportowych w działach finansowych, HR czy sprzedaży.

Porównanie możliwości eksportu

Dzięki tym funkcjom, eksport danych w KNIME nie tylko umożliwia zapis wyników, ale również wspiera kompleksową automatyzację raportowania i integracji z istniejącymi procesami biznesowymi.

Przykładowy workflow KNIME Excel dla działu finansowego lub HR

W praktyce biznesowej zarówno działy finansowe, jak i HR często korzystają z arkuszy Excel do przechowywania i analizy danych. KNIME pozwala na zautomatyzowanie wielu powtarzalnych czynności, które w tych działach mogą zajmować cenny czas – jak konsolidacja raportów, czyszczenie danych czy przygotowanie zestawień.

W przypadku działu finansowego typowym zadaniem może być comiesięczne łączenie danych z wielu plików Excel zawierających raporty sprzedaży lub wydatków z różnych oddziałów, obliczanie sum, średnich oraz tworzenie raportu końcowego. Z kolei HR może wykorzystywać KNIME do analizy danych kadrowych, takich jak nieobecności, rotacja pracowników czy analiza wynagrodzeń – również na podstawie wielu plików źródłowych.

Przykładowy workflow Excel w KNIME dla tych działów może obejmować następujące etapy:

• Automatyczny import danych z wielu plików Excel znajdujących się w jednym folderze – bez konieczności ręcznego kopiowania zawartości.
• Standaryzację danych, poprzez ujednolicenie formatów dat, nazw kolumn czy typów danych.
• Filtrowanie i transformacje, np. wybór tylko aktywnych pracowników lub transakcji z określonego okresu.
• Agregację, czyli sumowanie wartości lub liczenie średnich według określonych kategorii, takich jak dział, kraj czy typ umowy.
• Wizualizację i eksport wyników do nowego pliku Excel z gotowym raportem lub tabelą przestawną.

Takie podejście pozwala na skrócenie czasu analizy danych z kilku godzin do kilku minut, przy zachowaniu większej spójności i mniejszej liczby błędów ludzkich. Workflow można uruchamiać ręcznie lub automatycznie, np. raz w tygodniu, co umożliwia bieżące monitorowanie kluczowych wskaźników.

Podsumowanie i zalety KNIME w automatyzacji analizy danych

KNIME (Konstanz Information Miner) to potężne, otwartoźródłowe narzędzie do przetwarzania i analizy danych, które w szczególny sposób ułatwia automatyzację pracy z plikami Excel. Dzięki graficznemu interfejsowi typu drag-and-drop użytkownicy mogą tworzyć kompleksowe pipeline’y analityczne bez konieczności programowania, co czyni KNIME wyjątkowo przyjaznym również dla osób nietechnicznych.

W kontekście analizy danych z Excela, KNIME pozwala nie tylko na szybki import wielu plików z folderu, ale także na ich automatyczne czyszczenie, przekształcanie i agregację. Cały proces analityczny można zautomatyzować i ponownie wykorzystać dla nowych danych, eliminując konieczność ręcznego wykonywania powtarzalnych czynności.

• Automatyzacja procesów: możliwość budowania powtarzalnych workflow, które można uruchamiać bez interwencji użytkownika.
• Praca z dużą liczbą plików Excel: KNIME obsługuje zarówno pojedyncze pliki, jak i całe foldery, co przyspiesza analizę masowych danych.
• Bez kodowania: interfejs wizualny umożliwia tworzenie zaawansowanych transformacji bez potrzeby pisania kodu.
• Elastyczność i skalowalność: można łatwo integrować różne źródła danych, a także rozszerzać możliwości KNIME za pomocą dodatkowych wtyczek.
• Przejrzystość procesu: każdy krok analizy jest widoczny w formie graficznego workflow, co ułatwia dokumentację i audyt danych.

Podsumowując, KNIME to narzędzie, które usprawnia i upraszcza analizę danych w Excelu, znacząco redukując czas poświęcany na operacje manualne i minimalizując ryzyko błędów. Dzięki temu analitycy mogą skoncentrować się na interpretacji wyników, a nie na technicznej stronie przetwarzania danych.

Jak podzielić uczestników na pokoje (breakout rooms) w Zoom? 02 maja 2025

Uczenie maszynowe nadzorowane 30 kwietnia 2025