KNIME，Python and Anaconda

Hi.

我是一个在UTS读IT专业，数据分析方向的小辣鸡。

About Me

作为数据分析的研究生，python这门语言基本上涵盖了所有课程，但是我们在学习它的时候遇到了许多问题，比如不熟悉基础的packge的调用和一些参数的设置，导致在导入数据以后得出的精确度不够， recall不平滑。与此同时，我在上网找相关的阅读资料的时候，由于数据不同，需要诠释的东西不同，网络上给出的代码不能够很好的fit这个数据。

根据以上的原因，我决定做一个自己的公众号，对平时作业中的数据做一点数据分析啥的，或者做一点可视化的东西（基本上是很漂亮的图啦），给朋友圈的大神前辈看一看，帮我做一点改进。

KNIME

UTS第一节数据分析基础课（Fundamental of Data Analytics), 对于数据分析初学者，老师介绍的是以KNIME这个软件作为数据分析的入门，原因是初学者对于计算机程序语言不熟悉，而KNIME是一个图形用户界面的数据挖掘软件，很好的克服了这个初学者的通病。如果用户需要导入数据或者调用某个算法，只需要从工具栏中把它拉到空白的panel里面，像这样：

看见那个CSV Reader了吗？把它往界面上拖过去。

出来以后是这样：

一般把nodes拉出来以后进行配置，导入数据，把想用到的算法放进去，设置参数，评价模型，就可以啦，这里附上KNIME的下载地址：https://www.knime.com/。

至此，由于KNIME是个很呆的东西，众所周知，我不喜欢呆的东西，所以就不介绍了，不过借此机会，给大家看看我的工作流也是可以的，一般呢，有这样的：

或者这样的，

怎么样，这个逼装的还可以吧......

Python

不好意思献丑了，继续说，对于数据分析的学者来说，python是一个很棒的工具，2017年IEEE发布的编程语言排行榜中，Python首局高位「1」。因为python语言更人性化，入门简单，如果你用c语言编写一个程序需要一万行，那么java就需要一千行，而python只需要一百行就可以做到，更厉害的是， python中自带的包和一些算法省去了很多麻烦事，一个程序最短可以用9行代码做出来，就非常棒了。

但是python也有自己的缺点，比如运行速度慢，就像刚才说的一万行c语言的程序可能需要运行十秒，而python可能需要运行1000秒，很多东西都是相对的，既然选择了其编写便捷性，就需要放弃运行时间。比如我，虽然我长得帅还非常优秀，但我也有别的自己没发现的缺点...

1.安装

我忘了，自己想着装吧...但是别忘了除了python3.7 版本以外，还要给它装一个用户界面，就是anaconda。

2.打开anaconda

这个简单，打开电脑上的终端（terminal），在里面输入jupyter notebook，就进去了。

进去以后的界面是这样的：

我们进入的这个界面类似于一个文件夹，新建一个文件，就可以开始敲代码了，具体内容我今天打不动了，下次再说吧。。

Reference

1.http://36kr.com/p/5084329.html