KNIME dla początkujących – jak zacząć przygodę z analizą danych bez programowania

Wprowadzenie do KNIME – czym jest ta platforma?

KNIME (Konstanz Information Miner) to otwartoźródłowa platforma do analizy danych, która umożliwia tworzenie złożonych przepływów pracy bez konieczności pisania kodu. Została zaprojektowana z myślą o użytkownikach o różnym poziomie zaawansowania – zarówno analitykach danych, jak i osobach niemających doświadczenia programistycznego.

Główną cechą wyróżniającą KNIME jest jej intuicyjny interfejs oparty na metodzie drag & drop, który pozwala na łatwe budowanie procesów analitycznych poprzez łączenie gotowych modułów, zwanych węzłami (ang. nodes). Każdy węzeł pełni określoną funkcję – od importu danych, przez ich przetwarzanie, aż po wizualizację wyników.

KNIME znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak:

• analiza danych biznesowych,
• modelowanie predykcyjne,
• przetwarzanie danych tekstowych,
• czyszczenie i transformacja danych,
• wizualizacja i raportowanie.

Dzięki swojej elastyczności i możliwościom integracji z innymi narzędziami (takimi jak Python, R czy SQL), KNIME sprawdza się zarówno w prostych projektach analitycznych, jak i w bardziej zaawansowanych wdrożeniach w środowisku produkcyjnym. Co istotne, podstawowa wersja platformy jest całkowicie darmowa, co czyni ją dostępną dla szerokiego grona użytkowników.

Dlaczego KNIME jest przyjazne dla osób nietechnicznych?

KNIME (Konstanz Information Miner) to narzędzie zaprojektowane z myślą o osobach, które chcą pracować z danymi, ale nie posiadają doświadczenia w programowaniu. Jego główną zaletą jest wizualny interfejs użytkownika, który pozwala tworzyć przepływy pracy (ang. workflows) za pomocą mechanizmu przeciągnij i upuść. Dzięki temu użytkownicy mogą skupić się na logice analizy danych, a nie na pisaniu kodu.

Dla osób nietechnicznych, takich jak analitycy biznesowi, specjaliści HR czy marketingowcy, KNIME oferuje intuicyjne środowisko pracy, w którym mogą:

• importować dane z różnych źródeł, takich jak pliki Excel, bazy danych czy API,
• przekształcać i oczyszczać dane bez konieczności pisania skryptów,
• budować modele analityczne i wizualizować wyniki przy pomocy gotowych komponentów,
• zautomatyzować powtarzalne zadania dzięki łatwemu tworzeniu przepływów pracy.

KNIME umożliwia także stopniowe zagłębianie się w bardziej zaawansowane funkcje, pozostawiając użytkownikom swobodę nauki we własnym tempie. To sprawia, że platforma jest nie tylko przyjazna na starcie, ale również elastyczna i skalowalna w miarę rosnących potrzeb użytkownika. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

Pierwsze kroki z KNIME – instalacja i konfiguracja

Rozpoczęcie pracy z KNIME nie wymaga żadnych umiejętności programistycznych – wystarczy kilka prostych kroków, aby zainstalować i uruchomić platformę. KNIME Analytics Platform to bezpłatne oprogramowanie typu open source, dostępne dla systemów Windows, macOS oraz Linux. Instalacja jest intuicyjna i porównywalna z instalacją innych popularnych aplikacji desktopowych.

Krok 1: Pobranie instalatora

Wejdź na oficjalną stronę KNIME: https://www.knime.com/downloads. Wybierz wersję odpowiednią dla swojego systemu operacyjnego. Po pobraniu, wypakuj archiwum ZIP (Windows/macOS) lub rozpakuj pliki zgodnie z instrukcją (Linux).

Krok 2: Instalacja

• Windows/macOS: instalacja polega zazwyczaj na przeciągnięciu katalogu KNIME do folderu Aplikacje lub uruchomieniu pliku wykonywalnego .exe.
• Linux: rozpakuj archiwum i uruchom plik knime z katalogu bin.

KNIME nie wymaga instalacji Javy oddzielnie – środowisko Java jest dołączone do pakietu instalacyjnego.

Krok 3: Uruchomienie aplikacji

Po zainstalowaniu otwórz aplikację. Przy pierwszym uruchomieniu KNIME poprosi o wskazanie folderu roboczego (workspace) – to miejsce, w którym będą zapisywane Twoje projekty i przepływy pracy (workflows). Możesz zaakceptować domyślną lokalizację lub wybrać własną, np. w chmurze lokalnej.

Porównanie wersji

Na potrzeby początkujących użytkowników w zupełności wystarcza KNIME Analytics Platform.

Krok 4: Konfiguracja środowiska

Po uruchomieniu KNIME warto sprawdzić dostępne rozszerzenia (extensions), które umożliwiają dodatkowe funkcje, np. analizy tekstu, integrację z Excel lub bazy danych. W menu File > Install KNIME Extensions można łatwo zainstalować potrzebne komponenty poprzez zaznaczenie ich na liście i kliknięcie Next.

Krok 5: Aktualizacja systemu

Regularne aktualizacje gwarantują dostęp do najnowszych funkcji i poprawek. Można je przeprowadzić wybierając Help > Check for Updates.

Po wykonaniu powyższych kroków jesteś gotowy, by rozpocząć tworzenie pierwszych przepływów pracy w KNIME! Aby jeszcze lepiej poznać możliwości tej platformy i nauczyć się efektywnej pracy z dużymi zbiorami danych, sprawdź Kurs KNIME - integracja, eksploracja i analiza dużych zbiorów danych.

Interfejs użytkownika KNIME – przegląd funkcji drag & drop

KNIME (Konstanz Information Miner) wyróżnia się intuicyjnym i przystępnym interfejsem graficznym, który pozwala na budowanie złożonych procesów analizy danych bez konieczności pisania kodu. Wszystko odbywa się za pomocą techniki drag & drop, co czyni tę platformę szczególnie atrakcyjną dla użytkowników bez doświadczenia programistycznego.

Głównym elementem pracy w KNIME jest tzw. przepływ pracy (ang. workflow), który tworzy się poprzez łączenie ze sobą gotowych komponentów – węzłów (ang. nodes). Każdy węzeł reprezentuje pojedynczą operację, np. wczytanie danych, filtrowanie, grupowanie czy wizualizację.

Główne elementy interfejsu

• KNIME Explorer – panel służący do zarządzania projektami, folderami i zapisanymi przepływami pracy.
• Workflow Editor – główne miejsce tworzenia przepływów pracy; tutaj przeciągamy i łączymy węzły.
• Node Repository – biblioteka dostępnych węzłów pogrupowana tematycznie (np. Czytanie danych, Przekształcenia, Wizualizacja).
• Node Description – panel wyświetlający szczegółowy opis wybranego węzła, jego zastosowanie oraz wymagane dane wejściowe i wyjściowe.
• Console – miejsce, w którym pojawiają się komunikaty systemowe, błędy czy status wykonania przepływu pracy.

Praca z węzłami

Węzły przeciąga się z Node Repository bezpośrednio do edytora przepływu i łączy je liniami przepływu danych. Każdy węzeł można konfigurować dwoma kliknięciami, a jego status (np. gotowy do użycia, wymaga konfiguracji, błąd wykonania) jest oznaczony kolorystycznie:

Dzięki temu użytkownik na każdym etapie widzi, które elementy przepływu są gotowe, które wymagają uwagi, a które zakończyły się błędem. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami, ponieważ pokazuje, jak wiele można osiągnąć bez programowania.

Przykładowy przepływ pracy

Typowy przepływ może wyglądać następująco:

CSV Reader → Column Filter → GroupBy → Bar Chart

Użytkownik przeciąga każdy z tych węzłów na obszar roboczy, łączy je strzałkami, konfiguruje parametry (np. które kolumny filtrować lub jak agregować dane) i uruchamia cały proces jednym kliknięciem.

Interfejs KNIME łączy w sobie prostotę obsługi z dużymi możliwościami analitycznymi, tworząc elastyczne środowisko pracy zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników.

Tworzenie pierwszego przepływu pracy – analiza danych krok po kroku

KNIME opiera się na wizualnym modelu pracy, w którym użytkownik tworzy tzw. workflow (przepływ pracy) za pomocą gotowych bloków funkcyjnych, zwanych węzłami (nodes). Każdy węzeł reprezentuje konkretny etap analizy danych: od wczytania danych, przez ich przekształcanie, aż po wizualizację i eksport wyników. Dzięki metodzie drag & drop, użytkownik nie musi programować, by stworzyć kompletny proces analityczny.

Poniżej znajduje się uproszczony schemat tworzenia pierwszego przepływu pracy w KNIME:

• 1. Wczytaj dane: Skorzystaj z węzła File Reader lub Excel Reader, aby zaimportować dane z pliku CSV lub arkusza Excela.
• 2. Przejrzyj dane: Użyj węzła Data Viewer, by zapoznać się z zawartością tabeli.
• 3. Przefiltruj lub oczyść dane: Zastosuj węzły typu Row Filter czy Missing Value, aby ograniczyć zakres danych lub uzupełnić brakujące wartości.
• 4. Przekształć dane: Przy użyciu węzłów takich jak Column Filter, Math Formula lub String Manipulation, możesz modyfikować i analizować wybrane kolumny.
• 5. Zobrazuj wyniki: Węzły takie jak Bar Chart czy Scatter Plot umożliwiają graficzną prezentację danych.
• 6. Zapisz efekty pracy: Dzięki węzłom eksportującym, np. CSV Writer, możesz zapisać przetworzone dane do pliku.

Każdy z tych elementów można połączyć graficznie w logiczną sekwencję – przepływ pracy – który po uruchomieniu przetwarza dane zgodnie z wyznaczonymi krokami.

Dla lepszego zrozumienia, poniżej przedstawiamy tabelaryczne zestawienie przykładowych operacji i odpowiadających im węzłów KNIME:

Po zbudowaniu przepływu pracy wystarczy kliknąć przycisk Execute (lub nacisnąć F7), aby uruchomić analizę. Węzły zostaną wykonane po kolei, a ich status będzie widoczny dzięki kolorom: żółty (przygotowanie), zielony (sukces), czerwony (błąd).

Tworzenie przepływu pracy w KNIME przypomina budowanie z klocków – intuicyjne, wizualne i elastyczne. To doskonały sposób, by zacząć swoją przygodę z analizą danych bez konieczności pisania kodu. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i poznać bardziej zaawansowane techniki, sprawdź nasz Kurs KNIME - zaawansowane techniki analizy i wizualizacji danych.

Przykład praktyczny – analiza danych sprzedażowych

Aby lepiej zrozumieć, jak działa KNIME, przyjrzyjmy się przykładowemu zastosowaniu platformy do analizy danych sprzedażowych. Ten scenariusz pozwala zauważyć, jak w praktyce wygląda tworzenie przepływu pracy (workflow) bez potrzeby pisania kodu.

Załóżmy, że dysponujemy plikiem CSV zawierającym dane sprzedażowe z ostatniego roku. Chcemy dowiedzieć się, którzy klienci kupują najwięcej, jakie produkty są najbardziej popularne oraz jak zmieniała się sprzedaż w czasie. Oto ogólny zarys, jak można zrealizować taki przypadek użycia w KNIME:

• Import danych – za pomocą węzła File Reader ładujemy plik CSV z dysku.
• Wstępne czyszczenie – usuwamy puste wartości, konwertujemy daty i standaryzujemy format danych przy użyciu węzłów takich jak Missing Value i String to Date&Time.
• Grupowanie i agregacja – analizujemy dane pod kątem łącznej sprzedaży według klientów lub produktów, korzystając z węzła GroupBy.
• Wizualizacja – tworzymy wykresy liniowe i słupkowe pokazujące trendy sprzedażowe przy użyciu węzłów z grupy JavaScript Views.

W tabeli poniżej zestawiono przykładowe operacje i odpowiadające im węzły KNIME:

Dzięki podejściu wizualnemu opartemu na przeciąganiu i łączeniu węzłów, nawet osoby bez znajomości programowania mogą szybko zbudować kompletną analizę. W praktyce KNIME pozwala nie tylko na eksplorację danych, ale również na budowanie modeli predykcyjnych czy automatyzację raportowania – wszystko w jednym środowisku.

Rozszerzenia i integracje – co jeszcze oferuje KNIME?

KNIME to nie tylko narzędzie do wizualnej analizy danych – to również rozbudowana platforma, którą można łatwo rozszerzać i dostosowywać do zmieniających się potrzeb analitycznych. Dzięki modularnej architekturze użytkownicy mogą korzystać z dodatkowych funkcji i integrować KNIME z innymi technologiami bez konieczności pisania kodu.

Rozszerzenia (ang. extensions) umożliwiają rozbudowę podstawowych możliwości platformy. Można je pobierać bezpośrednio z oficjalnego KNIME Hub i instalować jednym kliknięciem. Wśród dostępnych rozszerzeń znajdują się m.in. narzędzia do przetwarzania języka naturalnego (NLP), eksploracji danych tekstowych, analizy obrazów, modelowania predykcyjnego czy pracy z dużymi zbiorami danych (big data).

Integracje pozwalają na połączenie KNIME z popularnymi rozwiązaniami używanymi w firmach i instytucjach. Użytkownicy mogą z łatwością łączyć się z bazami danych (takimi jak MySQL, PostgreSQL czy Oracle), arkuszami kalkulacyjnymi, usługami w chmurze (np. Amazon S3, Google Drive) oraz platformami analitycznymi, takimi jak Python, R czy TensorFlow. Dzięki temu KNIME doskonale sprawdza się jako centralne narzędzie do łączenia różnych źródeł danych i technologii w jednym przepływie pracy.

Co istotne, większość rozszerzeń i integracji jest dostępna bezpłatnie, a ich instalacja nie wymaga znajomości programowania ani konfiguracji skomplikowanych ustawień. To sprawia, że nawet początkujący użytkownicy mogą korzystać z zaawansowanych możliwości platformy.

Rozszerzalność KNIME czyni z tej platformy elastyczne środowisko, które rośnie wraz z potrzebami użytkownika – od prostych analiz po złożone projekty data science.

Podsumowanie – KNIME jako narzędzie dostępne dla każdego

KNIME to potężna, a przy tym intuicyjna platforma do analizy danych, która wyróżnia się graficznym interfejsem typu drag & drop. Dzięki temu nawet osoby bez znajomości programowania mogą tworzyć zaawansowane przepływy pracy, analizować dane i wizualizować wyniki – wszystko bez pisania ani jednej linijki kodu.

Platforma została zaprojektowana z myślą o szerokim gronie odbiorców: od analityków biznesowych, przez naukowców, aż po osoby stawiające pierwsze kroki w świecie danych. KNIME łączy elastyczność z prostotą, oferując możliwość integracji z różnymi źródłami danych, wykorzystania gotowych komponentów oraz rozszerzenia funkcjonalności w miarę rosnących potrzeb użytkownika.

Dzięki przejrzystemu interfejsowi i logicznej strukturze pracy, KNIME pozwala skupić się na analizie i wnioskach, a nie na technicznych aspektach przetwarzania danych. To sprawia, że staje się ono idealnym narzędziem dla każdego, kto chce świadomie pracować z danymi – niezależnie od poziomu zaawansowania technicznego. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Dlaczego właściciel firmy rodzinnej powinien znać podstawy brand storytellingu? 21 czerwca 2025

Jak ustawić profesjonalne tło w Zoom? Wskazówki dla osób prowadzących webinary 19 czerwca 2025