สวัสดีครับเพื่อนๆ ในบทความนี้เป็นส่วนที่ 3 ของ KNIME Tutorial ที่จะแนะนำเพื่อนๆเกี่ยวกับการ Clean หรือการจัดการข้อมูลบนโปรแกรม KNIME กันครับ โดยข้อมูลที่จะใช้เป็นตัวอย่างเพื่อนๆสามารถเปิดและทำตามได้จากบทความ KNIME Tutorial 01 ได้เลยครับ ซึ่งหากเพื่อนๆทำตาม Tutorial 01 แล้ว เพื่อนๆจะได้ Data ที่ถูกเปิดด้วย Node CSV… Read More »KNIME Tutorial 03 – วิธีการจัดการและ Clean ข้อมูล โดยโปรแกรม KNIME
สวัสดีครับเพื่อนๆ ถัดจาก KNIME Tutorial 01 ที่ว่าด้วยเรื่องของการ เริ่มสร้าง Workflow และการ import ข้อมูลใส่ยัง KNIME แล้ว ทีนี้มาดูวิธีการนำข้อมูลมาใส่ใน KNIME อีกวิธีนึงซึ่งก็คือการดึงข้อมูลจาก Database(DB) กันครับ
โดยส่วนตัวที่ผมเคยใช้งาน KNIME มานั้น ตัวโปรแกรมสามารถดึงข้อมูลจาก Db ต่างๆได้แทบทุกแบบ ยกตัวอย่างเช่น Oracle db , MySQL db , Postgres db , Presto db ฯลฯ หรือว่าจะเป็น Google Spreadsheet และ Microsoft online ต่างๆก็สามารถใช้งานผ่าน KNIME ได้ครับ
Read More »KNIME Tutorial 02 – วิธีเปิดข้อมูลและการดึงข้อมูลจาก Database โดยโปรแกรม KNIME
สวัสดีครับเพื่อนๆ วันนี้ทีมงาน Thai-Data.com จะมาพูดถึงการเริ่มทำการสร้าง Workflow และทำการโหลดข้อมูล(Data) ใส่ลงไปในโปรแกรม KNIME ซึ่งเหมือนเป็นขั้นตอนแรกของการเริ่มแรกของการทำการศึกษาข้อมูลกันครับ โดยเพื่อนๆสามารถทำตามบทความนี้ได้เลย
หลังจากที่เพื่อนๆทำการลงโปรแกรม โดยหากว่าเพื่อนๆยังไม่ได้ลงตัวโปรแกรม KNIME เพื่อนๆสามารถทำการลงโปรแกรมตามบทความ โปรแกรม KNIME คือโปรแกรมสำหรับทำ Data โดยไม่ต้อง Coding ได้เลยครับ
Read More »KNIME Tutorial 01 – วิธีสร้าง Workflow และโหลดข้อมูลในโปรแกรม KNIMEสวัสดีครับเพื่อนๆ วันนี้ผมมาแนะนำ โปรแกรม KNIME ให้เพื่อนๆรู้จักกันครับ โดย KNIME นั้นเป็นหนึ่งในโปรแกรที่พวกเราได้แนะนำเพื่อนๆผ่านบทความ 5 โปรแกรมแนะนำของงานทางด้าน Data สำหรับผู้ที่เริ่มต้น หากเพื่อนๆคนไหนสนใจโปรแกรมต่างๆที่ใช้ในงานทางด้าน Data สามารถลองอ่านเพิ่มเติมก่อนที่จะอ่านบทความนี้ได้ครับ
สิ่งหนึ่งที่จะช่วยให้ผู้ทำข้อมูลประหยัดเวลาในการใช้ทำข้อมูลคือการเลือกโปรแกรมสำหรับการทำงานทางด้าน Data และ Data Science สำหรับผู้ที่เริ่มต้นมาใช้งาน และถ้าเพื่อนๆเข้าใจโปรแกรมที่กำลังจะเลือกใช้นั้นว่ามีจุดแข็งและจุดอ่อนที่ต่างกัน เพื่อนๆจะสามารถประหยัดเวลาในการเลือกใช้โปรแกรมได้มากทีเดียว
Read More »5 โปรแกรมแนะนำของงานทางด้าน Data และ Data Science สำหรับผู้ที่เริ่มต้น