14. SEA Stammtisch: David Zurek und Mateusz Rychlewski über das Data-Science-Programm KNIME

1. pa.ag

2. 01 Knime
02 Use Cases SEA – Campaign Builder Workflow
Agenda
03 Use Cases SEA – Web Scraping + Google Suggestions

3. Knime

4. 4 pa.ag
Knime – Konstanz Information Miner
Knime
Software für interaktive Datenanalyse
• Data Manipulation
• Data Visualisation
• Daten Analyse
• Maschinelles Lernen

5. 5
Relevante Bereiche im SEA
Kontoaufbau
▪ Komplexe Kontostrukturen
effizient aufsetzen
▪ Anzeigen-Refresh
▪ Fehlerminimierung
Feed-Erstellung & -Management
▪ Feeds einrichten
▪ Feedbasierte Kampagnen
Analysen & Klassifizierungen
▪ Ad-hoc- und regelmäßige
Performance-Analysen
▪ Prognosemodelle
▪ Duplikate
▪ Und noch mehr

6. 6
Knoten – Bausteine für Workflows
Status wird mittels eines Ampelsystems
angezeigt.
Einstellungen werden für jeden
einzelnen Knoten vorgenommen.
Datenansicht am Input und Output
ermöglicht eine einfache Workflow-
Kontrolle.
Einstellungen
Datenansicht
Funktionsknoten werden in Workflows zusammengestellt.

7. 7 pa.ag
Daten in Knime importieren
Aus einer Datei Aus einer Datenbank
BigQuery mit JDBC Driver
Aus Google Sheets

8. 8 pa.ag
Daten in Knime bearbeiten
Data Manipulation PrognosemodelleVisualisierung

9. 9 pa.ag
Daten aus Knime exportieren
In ein Dokument In Google Sheets

10. 10
Workflows – Abfolgen von Knoten
Workflow zum Erstellen von Upload
Sheets für Keywords und Anzeigen
Daten werden in vorab definierten Schritten bearbeitet“.

11. 11 pa.ag
Getting Started
▪ Download Knime
▪ https://www.knime.com/
▪ Forum
▪ https://forum.knime.com/
▪ NodePit (Sammlung aller Nodes)
▪ https://nodepit.com/
▪ E-Learning-Kurse
▪ https://www.knime.com/knime-introductory-course
▪ Regex
▪ https://regex101.com/