Workflow-Details hinzufügen

Jetzt, wo du einen Datenumwandlungs-Workflow erstellt hast, können deine Teamkolleg/innen ihn nutzen, um ähnliche Umwandlungen an verschiedenen Datensätzen zu verstehen und durchzuführen. Füge detaillierte Informationen und zugehörige Metadaten hinzu, damit der Workflow einfach zu interpretieren und auszuführen ist. Deine Aufgabe ist es, diese Details innerhalb des Workflows zu dokumentieren.

Durchsuche deinen Local space, klicke auf den Ordner data-transformation-in-knime und lade den Workflow 4_1_add_workflow_metadata.

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Datenumwandlung in KNIME

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Datenumwandlung in KNIME

Geringe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.9+

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In diesem Kapitel lernst du, wie du Spalten auf der Grundlage von Zellenwerten aufteilen kannst, um kombinierte Daten in überschaubare Teile zu zerlegen. Als Nächstes wirst du die Verwendung von bedingten Anweisungen für die Datenumwandlung erkunden, mit denen du bestimmte Regeln auf deinen Datensatz anwenden kannst. Außerdem lernst du, wie du logische Operatoren verwendest, um logische Bedingungen zu formulieren. Schließlich erfährst du, wie du eine oder mehrere Spalten umbenennen kannst, damit dein Datensatz übersichtlich und leicht zu verstehen ist.

Exercise 1: Bedingte Anweisungen und logische Operatoren Exercise 2: Inflationswert zuweisen Exercise 3: Schülerdaten verbessern Exercise 4: Aufgeteilt in Stadt und Menge Exercise 5: Spalten umbenennen Exercise 6: Rabattprozentsatz zuweisen

Lerne die ausdrucksbasierte Datenumwandlung kennen, eine wichtige Fähigkeit für die Datenbearbeitung. Diese Lektion behandelt das Verständnis und die Verwendung von String-Ausdrücken für verschiedene String-Manipulationen. Außerdem erlernst du mathematische Ausdrücke mit Formeln und Operatoren, mit denen du eigene, auf deine Bedürfnisse zugeschnittene Spalten erstellen kannst. Das Kapitel gipfelt in der Fähigkeit, gemischte Ausdrücke zu erstellen, die mathematische und String-Ausdrücke nahtlos miteinander kombinieren und ein umfassendes Toolkit für fortgeschrittene Datentransformationen bieten.

Exercise 1: String und mathematische Ausdrücke Exercise 2: Rechnungswert der Artikel berechnen Exercise 3: Schülernoten berechnen Exercise 4: Verkaufsspalte in numerische Werte umwandeln Exercise 5: Rabattwert berechnen Exercise 6: Gewinn berechnen

Lerne, wie du Spalten anhängen und aus mehreren Tabellen zusammenführen kannst, um Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren. Erfahre, wie du Spalten mit konstanten Werten hinzufügen und neu anordnen kannst, um das Layout deines Datensatzes anzupassen. Schließlich kannst du Tabellen sortieren, indem du eine Liste von Kriterien angibst, um sicherzustellen, dass deine Daten geordnet und für die Analyse leicht zugänglich sind. Diese Fähigkeiten verbessern deine Kenntnisse im Datenmanagement und machen komplexe Datensätze übersichtlicher und aufschlussreicher.

Exercise 1: Datenintegration Exercise 2: Das teuerste Lebensmittel finden Exercise 3: Schülerdaten integrieren und analysieren Exercise 4: Spalten anhängen und zusammenführen Exercise 5: Datum hinzufügen und Spalten neu anordnen Exercise 6: Die Tabelle sortieren

In diesem letzten Kapitel geht es um die Verbesserung von KNIME-Workflows durch das Hinzufügen von detaillierten Beschreibungen und Tags zur Darstellung ihrer Themen. Außerdem lernst du, wie du Workflow-Segmente in wiederverwendbare KNIME-Komponenten abstrahierst, Funktionen bündelst und visuelle Elemente für eine bessere Benutzerfreundlichkeit hinzufügst. Schließlich lernst du, deine Workflows und Komponenten im KNIME Community Hub zu teilen, um sicherzustellen, dass sie wertvoll und für die Community zugänglich sind.

Exercise 1: Workflows teilen und zusammenarbeiten Exercise 2: Eigenschaften der Komponenten Exercise 3: Teilen und Zusammenarbeiten im Schüler-Workflow Exercise 4: Workflow-Details hinzufügen

Aktuelle Übung

Exercise 5: Komponente erstellen Exercise 6: Teilen der Komponente Exercise 7: Kurszusammenfassung