employees テーブルには多くの欠損値が含まれています。この演習では、Missing Value ノードを設定して、それらをすべて処理します。
進捗を失ってしまった場合は、Local space を開き、introduction-to-knime フォルダーをクリックして、Exercises フォルダー内の 3_1_filter_data ワークフローを読み込みます。
Local space
introduction-to-knime
Exercises
3_1_filter_data
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、ビジュアルプログラミングでさまざまなデータ作業を扱えるノーコード／ローコードツールであるKNIME Analytics Platformに最初に触れます。はじめてのKNIMEワークフローを作成し、シンプルなデータ分析を行います。
最初のエンドツーエンドのワークフローを作成できたところで、ひとつ戻ってデータ分析の第一歩である「データアクセス」を深掘りしましょう。この章では、PCや他の場所に保存されたファイルを読み込むさまざまな方法と、SQLを書かずにデータベースクエリを構築する方法を学びます。
データへアクセスしたら、次は人事部門向けにデータをきれいに整える作業です。不要または重複したデータの削除、欠損値の処理、文字列からの不要文字の除去、データ型の変換を行います。これらを終えると、データは分析の準備万端になります。
現在の演習
いよいよ総仕上げです！この章では、アクセスしてクリーニングしたデータを結合し、集計して人事部門からの問いに答えます。
