上一篇的文章《Knime是什么？》主要介绍了Knime在数据科学界的领导地位，目的让更多的人知道这个软件。本着实用至上的原则，我们来看下市场对Knime的需求。

招聘市场需求

以下从猎聘上搜索关键词“Knime”后的结果列表，可以看到有很多相关职位。

Knime在招聘网站上搜索结果列表

职位要求

Knime学习资料市场调研

在开通这个头条账号时，特意在网上做了一番调查，资料依然不多。

人大论坛：有一些该软件的电子书（当然都是英文版的，国内没有中文版的书籍）B站：有一个讲解做数据挖掘（若没有Knime基础和数据挖掘算法的知识，不适合新手）CSDN及其他博客。零星介绍，不能构成一个系统入门的知识知乎：有人开专栏介绍这个软件，但可能工作忙，篇章有限，没有持续的更新

基于网上的调查，我认为市面Knime的学习资料太少，没有系统性。并且现在数据处理和分析已是工作的必备技能，为了帮助那些不会编程的人，如会计、审计、财务等业务人员，快速上手，特开通本头条号。以尽量简单的语言，结合我工作中遇到的各个场景，讲述如何使用。

学习Knime要求：

英文阅读能力（软件和资料都是英文的，国内也没有中文，要深入必须懂英文）动手能力，一定要多动手

如果你曾接触过或了解以下软件，以及操作，那么学起来可能更快，但这不是必须。

SPSS统计软件，或SPSS Moderler（专门做数据挖掘的软件），选取列名配置界面类似 会使用常见的Excel函数（使用Knime合并、分析数据So Easy，再也不怕动辄百万行或几个G的大文件）会基本使用Python、Java、R等编程软件任意一种（Knime里面安装相应语言模块，也可直接在写代码）Pentaho Data Integration软件（简称PDI，一款专门做ETL的软件， 过去叫Kettle，也是图形化界面，将各个节点连起来，没有端口的概念，Knime有严格的输入输出端口的定义）

PDI没有端口的概念，可以多个数据流指向同一个节点，需要自己把握不能乱连线

5.SAS EM数据挖掘模块

SAS EM模块 挖掘示例

我与Knime的初次相识

我原来曾工作在比利时的在国内的一家咨询公司，2014年由于项目需要，国外同事推荐我Knime软件，当然也同时推荐了Python。当时刚接触这个软件的时候不知从何入手，网上我搜索了很多，一直找不到合适的入门资料。国内零零星星的有一点资料，对与没有入门的人来说也不适合。后来，公司从Knime官网上购买了2本电子书，根据这个书的系统学习才算入门。随后就渐渐喜欢上了这个软件，我的感觉是，Knime就是思维导图版的数据分析和机器学习软件。如果写代码，过后我很快忘了这个函数或模块是做什么的，但Knime做成的数据流，配上注释，很快就能知道当初这个数据流（workflow）是干什么的。一旦做好一个工作流，就像写好一个函数一样，可重复使用。