Python 数据分析环境
数据分析领域有很多可选方案，例如SPSS傻瓜式分析工具，SAS专业性商业分析工具，R和python这类需要代码编程类的工具。个人选择是python这类，包括pandas，numpy，matplotlib，sklearn，keras。基于jupyter或者zeppelin作为编程界面，可以用python开发出比较清爽的数据分析报告。
总体来说，jupyter notebook编写的分析结果基本上可以满足要求，但是也有些弊端，例如无法做很好的presentation，虽然可以通过convert slides得到比较好的presentation胶片，但是无法展现直观的数据流和数据分析流程。
理想的数据分析应该包括：清晰的数据流和数据分析流程；直观的数据分析结果报告。
经过对多种开源方案的比较，我选择使用knime+python的方案，可以有以下的优点
- 利用python和相关数据分析库的能力，对数据建模、分析、可视化，这块基于Anaconda；
- 利用knime的可视化数据流和report design能力，对数据ETL、建模、分析、报告。
knime + python anaconda建立数据分析环境
一般需要使用到的库包括：pandas，seanborn，numpy，scipy，statsmodel，matplotlib，keras，TensorFlow。
knime建立可视化数据流/report环境
KNIME的发展始于2004年1月，由康斯坦茨大学的软件工程师团队作为专有产品。由Michael Berthold领导的原始开发团队来自硅谷的一家公司，为制药行业提供软件。最初的目标是创建一个模块化，高度可扩展和开放的数据处理平台，从而轻松集成不同的数据加载，处理，转换，分析和可视化探索模块，而不必关注任何特定的应用领域。该平台旨在成为一个协作和研究平台，也应作为各种其他数据分析项目的集成平台。
Knime IDE基于eclipse开发，插件的安装和eclipse一样。我们需要结合knime和python做数据分析，需要安装以下插件：
- KNIME Python Integration，安装后可以使用‘Python Script’和‘Python View’ node
- KNIME Report Designer
knime 中“Python Script” node
Python Script node可以处理前一个节点数据，数据名称是input_table，类型是pandas.DataFrame。DataFrame的操作api就是pandans的api。数据处理完后将结果输出，输出的数据是output_table.
举个例子，选择一个PythonScript node之后，右击选择Configure...，进入python代码输入框。
import pandas as pd df = input_table df = df[df['gender'] == 'M'] output_table = df
knime中“Python View” node
Python View节点对输入数据做可视化，输出图片，输入数据通用是input_table，可视化可以使用任意的python库，首选当然是Matplotlib。输出的图片需要赋值给变量output_image。举个例子：
import matplotlib.pyplot as plt from io import BytesIO df = input_table df['score'].plot() # output the image buffer = BytesIO() plt.saveFig(buffer, format='svg') output_image = buffer.getvalue()
knime中“Image to Report” node
Python View节点输出的图片可以作为report的元素，借助“Image to Report”节点可以将图片输出，注意需要重新设置图片大小，默认100x100尺寸太小。
knime中report模块
report模块基于birt，开发界面和BIRT一样。优点是这里能够将knime数据流中的Report节点数据/图片自动引入到report中的“Data set view”。在设计report的时候可以引入图片或者表格数据。
数据分析流程
构建BIRT报表
