第1章 KNIME產生的時代背景
第2章 KNIME緣起
第3章 KNIME周邊
第4章 KNIME疑難問題
第5章 節(jié)點列表
第6章 案例詳解
6.1 案例001：批量生成二維碼
6.2 案例002：賬號分組匯總
6.3 案例003：Word/Excel交換信息
6.4 案例004：路徑周期兩例
6.5 案例005：復現(xiàn)先進先出
6.6 案例006：正則提取數據
6.7 案例007：雙重循環(huán)替換
6.8 案例008：遞歸有向路徑
6.9 案例009：交互數據面板
6.10 案例010：迭代密碼字符
6.11 案例011：匯總批量CSV
6.12 案例012：正則規(guī)整表格
6.13 案例013：工作表間差異
6.14 案例014：復刻單機工具
6.15 案例015：數字排列組合
6.16 案例016：隨機人員分組
6.17 案例017：MySQL數據庫
6.18 案例018：文本分類匯總
6.19 案例019：百錢百雞問題
6.20 案例020：參數分支控制
6.21 案例021：發(fā)票序號展開
6.22 案例022：復刻圖像曲線
6.23 案例023：時段記錄歸一
6.24 案例024：Excel模板模型
6.25 案例025：繪制質數螺旋
6.26 案例026：檔期月份天數
6.27 案例027：遞歸考場安排
6.28 案例028：JSON配置模型
6.29 案例029：工資個稅憑證
6.30 案例030：變量控制流程
6.31 案例031：比賽排名獎金
6.32 案例032：Word批量表格
6.33 案例033：交互擬合界面
6.34 案例034：日期處理相關
6.35 案例035：債券評級時段
6.36 案例036：遞歸節(jié)點集排序
6.37 案例037：財務成本核算
6.38 案例038：圖像批量裁切
6.39 案例039：信用代碼校驗
6.40 案例040：時間間隔匯總
6.41 案例041：靈活交互界面
6.42 案例042：超市復購分析
6.43 案例043：設備停機校驗
6.44 案例044：時長混亂格式
6.45 案例045：ECharts節(jié)點初探
6.46 案例046：ECharts節(jié)點看板
6.47 案例047：ECharts動態(tài)氣泡
6.48 案例048：嘗試修正系數
6.49 案例049：相反數對去除
6.50 案例050：RPA實踐分享
6.51 案例051：隱式擬合計算
6.52 案例052：交互式架構圖
6.53 案例053：交互界面概念
6.54 案例054：統(tǒng)一復合表頭
6.55 案例055：表格分支處理
6.56 案例056：即時圖表需求
6.57 案例057：圖片文字整理
6.58 案例058：折線共軸處理
6.59 案例059：網站地理信息
6.60 案例060：統(tǒng)一日期格式
6.61 案例061：統(tǒng)一文件日期
6.62 案例062：鍵鼠腳本RPA
6.63 案例063：庫存存續(xù)周期
6.64 案例064：國旗關系制圖
6.65 案例065：復現(xiàn)多Y折線
6.66 案例066：批量曲線圖片
6.67 案例067：Excel模板復用
6.68 案例068：整理GPT文本
6.69 案例069：整理視頻字幕
6.70 案例070：日期篩選文件
6.71 案例071：發(fā)票金額匯總
6.72 案例072：復現(xiàn)截圖表格
6.73 案例073：字幕圖片拼接
6.74 案例074：數據整理三例
6.75 案例075：PDF表格整理
6.76 案例076：PDF跨頁表格
6.77 案例077：多級表頭三法
6.78 案例078：合并表頭填充
6.79 案例079：匯總差異表格
6.80 案例080：批量圖片表格
6.81 案例081：標識最值氣溫
6.82 案例082：繪制地圖輪廓
6.83 案例083：大模型析文本
6.84 案例084：匯總掃描報告
6.85 案例085：設限累加分組
6.86 案例086：快捷截圖OCR
6.87 案例087：復原表格截圖
6.88 案例088：小數天數間隔
6.89 案例089：合并透視表格
6.90 案例090：復原圖片表格
6.91 案例091：漢字時間偏移
6.92 案例092：兩列逐對刪除
6.93 案例093：交易數據極值
6.94 案例094：國債利率插值
6.95 案例095：利率外延插值
6.96 案例096：循環(huán)余額調節(jié)
6.97 案例097：股票交易時機
6.98 案例098：數據熱力分布
6.99 案例099：去重聚合到行
6.100 案例100：發(fā)票區(qū)間匹配
第7章 KNIME論壇集萃
7.1 KNIME分析平臺的提示、技巧與最佳實踐
7.2 關于如何學好KNIME的一些建議
7.3 KNIME5.2版本新功能介紹
7.4 KNIME平臺在數據分析領域的優(yōu)勢
7.5 非IT業(yè)務人員數據分析利器KNIME
7.6 使用KNIME敏捷化建立儀表板
7.7 使用KNIME創(chuàng)建工作流的最佳實踐
7.8 KNIME數據創(chuàng)新平臺的優(yōu)勢及應用場景
7.9 財務領域的KNIME應用
7.10 有關KNIME的一些基礎概念
7.11 使用KNIME進行自動化文件管理
7.12 使用KNIME做數據分析到底好在哪？
7.13 基于KNIME的工業(yè)云平臺應用高效部署
7.14 基于KNIME的Web應用敏捷開發(fā)
7.15 用KNIME開發(fā)一個QlikSense監(jiān)控系統(tǒng)
7.16 時間格式化字符串總結
7.17 KNIME基礎數據處理到結合AI的高級分析
7.18 使用KNIME建立界面進行數據探索任務
7.19 KNIME流變量應用（之）財務自動化報告
7.20 使用KNIME訓練生成式AI的研討會
7.21 使用正則表達式進行數字內容的校驗
7.22 KNIME常用循環(huán)節(jié)點介紹
7.23 SVG矢量圖形日歷看板 …… 附錄 參考文獻 致謝