Étude de cas : Analyse financière dans KNIME

Aperçu

This case study dives deep into the practical use of KNIME for financial analysis, utilizing real-world purchase data to demonstrate this tool's power. Participants will start with a typical business case that requires detailed financial scrutiny.

The course meticulously guides students through the initial steps of importing Excel, CSV, and SQL data into KNIME, highlighting how to effectively clean and preprocess the data for analysis. This foundational knowledge is crucial for leveraging KNIME for business intelligence and data analysis projects.

Programme

• Répondre à un cas d'entreprise avec KNIME
Dans ce premier chapitre, vous serez introduit au cas d'entreprise auquel vous devez répondre et vous planifierez votre flux de travail KNIME. Vous commencerez ensuite à construire votre flux de travail, en commençant par l'importation des données.
• Manipuler les données pour les structurer
Le chapitre 2 est l'endroit où vous appliquerez vos compétences en nettoyage et transformation de données aux données de la Brigade des incendies de Londres. Vous les rendrez propres, utiles et cohérentes pour vous assurer qu'elles sont adaptées pour répondre au cas d'entreprise. Vous pratiquerez également l'utilisation des métanodes pour rendre le flux de travail facile à utiliser.
• Réunir le tout
Le chapitre 3 vous donne l'occasion de pratiquer vos compétences de fusion et d'agrégation KNIME sur les données de la Brigade des incendies de Londres. Vous extrairez les résultats qui répondent au cas d'entreprise. Vous pratiquerez le regroupement et le pivotement pour obtenir les résultats souhaités.
• Voir les résultats
Notre dernier chapitre pratique la visualisation et l'exportation des données avec KNIME. Vous créerez des graphiques utiles et d'autres visualisations pour explorer les données et envoyerez les données vers des feuilles de calcul et des bases de données. Le cas d'entreprise sera résolu et votre premier projet d'analyse financière avec KNIME sera terminé.

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Enseigné par

Andrew Logan

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Matières

Data Science