下载链接 速查表：使用KNIME Analytics Platform进行数据处理的。

关于作者：

Dipti Panchwadkar 是 KNIME 的产品营销经理，现居柏林。她具有计算机工程背景，热爱在技术和沟通的交汇点上工作。她的工作重点是将复杂的技术转化为用户能理解并产生共鸣的故事。

将原始数据清洗并转化为适合分析的可用格式是任何数据分析任务中必不可少但会耗费大量时间的步骤。

然而，数据处理人员在数据准备上花费的时间高达45%的时间。这一数据来自一项调查（详情见：https://www.datanami.com/2020/07/06/data-prep-still-dominates-data-scientists-time-survey-finds/）。

借助像KNIME这样的工具，您可以将数据清洗和准备过程变得简单且自动化，确保您的数据随时都处于可以分析的状态。让我们一起来看看。

免费试用: 开始您数据清理流程自动化的第一步

数据清理是最耗时且价值较低，但又必不可少的环节之一。事实上，在整个数据生命周期中，数据清理占据了最多的时间。

数据得先清理干净，以便分析师能够挖掘出能推动业务发展的准确信息。对于希望扩展AI项目的公司而言，干净且结构清晰的数据集也是必需的，因此干净的数据是前提条件。

让我们来看看你可能想要自动化数据清洗的几个原因。

当数据清理过程高度依赖人工时，错误可能逐渐出现——特别是在处理电子表格数据时。自动化这个过程几乎完全消除了人为错误的可能，并创建了一个清晰且可以重复的过程，从而增加了对数据及其所提供见解的信任。

当你早上开始工作时，数据已经被清理干净了，你就能更快地得到见解，并且可以更快地做出决策。在像供应链这样的时间敏感行业中，自动化数据清理能带来竞争优势。

很多数据清理工作虽然简单但很枯燥。当枯燥的工作被自动化后，团队成员就能有更多时间专注于那些有更高业务价值的任务。

在数据准备自动化之前，我们需要将所有数据整合到一个地方。第一步是下载KNIME Analytics Platform，并从您业务中的各种来源（如数据库、电子表格、API和云存储）整合数据。

KNIME 提供了 300 多个连接器，可以从这些来源自动获取数据。你可以从平面文件（例如 CSV、Excel）导入数据，也可以从 SQL 数据库或通过 API 从 web 数据源导入数据。

你也可以让这个过程自动化，确保新鲜数据能自动从不同位置拉取，无需人工干预。新鲜数据

一旦你收集了想要处理的数据，你就可以执行多种数据操作任务，例如添加或删除列数据、排序、过滤等等——所有这些都可以通过可视化流程来完成。

使用KNIME的一个好处在于，你可以一次构建数据清洗流程，之后每次都可以自动运行，从而节省大量时间，不再需要重复繁琐的数据清理任务。

在 KNIME 中，数据可以通过简单的可视化工作流进行清理和操作，这些工作流由可以相互连接的拖放节点组成，每个节点代表一个特定的操作，例如读取、清理、转换、合并或输出数据。与在 Excel 或 Python 中工作相比，这使得数据清理过程完全透明且易于解释。

当你构建工作流时，KNIME会建议下一步，你可以用一个点击来添加。或者，你可以使用KNIME的GenAI助手K-AI，通过聊天来构建你的工作流。

这种直观的设置让非技术背景的用户和数据专业人士都能轻松操作数据，迅速准备好数据进行分析。

这里有一些常见的数据处理任务示例，你可以在几分钟内在KNIME中轻松搞定这些任务。

使用Concatenate或Joiner这样的节点，将数据合并到一个单一的数据集中。你还可以利用[Value Lookup]根据查找列，从字典表中查找并添加匹配的值到数据表中，类似于在电子表格中使用查找功能的方法。

使用缺失值节点来替换所有列或每列中的缺失值。使用重复行过滤器节点来检测并处理重复数据。

使用Row或Column Filter节点移除不必要的数据。对于更复杂的过滤情况，可以使用规则过滤器。表格裁剪节点允许您选择行和列的特定范围，而Top k Row Filter帮助您保留基于特定标准排序后的前几行。

使用GroupBy节点根据唯一值分组行。使用Pivot节点创建数据透视表，并使用Table Manipulator节点来重命名、筛选和调整顺序您的数据。

轻松地在不同数据类型之间进行转换，如字符串、整数和日期和时间。

看看这份快捷参考表，了解数据准备中最常用节点及其功能。

一旦你构建好了数据准备工作流，就可以随时重复使用它。你还可以和同事们一起分享，这样他们就不用从零开始了。

接下来，您可以利用KNIME的自动化功能让工作流自动运行。

将您的数据清理过程设置为每天一次、每周一次或每月一次运行，只需几个简单的点击即可。例如，安排您的数据转换流程每晚执行，并在您早上开始工作时准备好清理和整理好的数据以便进行分析。

现在你只需要构建一次数据清洗和转换流程，之后就可以一直重复使用了。

如果你也一直花费大部分时间准备数据而不是分析数据，你现在有机会改变这种情况。从这里开始自动化你的数据准备工作：在这里注册。

像KNIME这样的工具不仅能够自动化你的数据清洗过程，它还能确保每次运行时数据清洗步骤都严格按照相同的顺序执行，从而避免人为错误。

花10分钟在KNIME上建立一个自动化，这样你就能在未来省下无数小时繁琐的数据清理任务。

试试免费试用: 试试自动化您的数据清洗吧

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（注：根据上下文选择合适的标点符号，此处以破折号为例，以保持原文的简洁和节奏感。）

如之前在KNIME博客上发布所述：https://www.knime.com/blog/how-to-automate-data-cleaning