Aqui estão algumas das mudanças, novas ferramentas e integrações e novas visualizações!
Integração com Jupyter Notebook e PySpark
Importe e execute código do Jupyter Notebook; assim não é mais necessário copiar/colar o código entre o notebook e o KNIME.
Adicione o python aos seus fluxos de trabalho de big data através da nova integração do PySpark a fim de misturar e combine perfeitamente o Python com os nodes do KNIME Extension para Apache Spark.
Nodes para o Google Drive e para integração do Tableau
Aproveite ao máximo a data e a hora suportadas no KNIME Tableau Integration.
Grave arquivos Hyper ou envie-os diretamente para um servidor do Tableau.
Trabalhe de forma transparente com os arquivos armazenados no Google Drive na KNIME Analytics Platform.
Novos Nodes para recursos de análise estatística e aprendizado de máquina (Machine learning)
Use o Linear Ensemble ou Tree Ensemble do XGBoost para tarefas de classificação ou regressão.
Experimente os novos nodes de testes estatísticos – Teste de Friedman, Teste de Kolmogorov-Smirnov e Teste de Proporção.
Novos Nodes para exploração visual de dados
Ofereça aos cientistas de dados e aos especialistas no assunto a capacidade de fazer mais interações e identificar mais padrões nos dados com a nova visualização de mapa de calor.
Explore clusters de forma interativa com um dendrograma de cluster hierárquico. O Hierarchical Cluster Assigner permite que o usuário defina interativamente o limite a fim de facilitar a determinação do número de clusters.
Visualize conjuntos de dados complexos, incluindo imagens ou outros gráficos com o Tile View (em 3.7.0, esta visão é chamada de “Card View”, mas devido a um confronto de marca registrada, ele será renomeado para “Tile View” começando com 3.7.1).