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KNIME_​project

LECTURA DEL CSV, Y REESCRITURA DE LAS CABECERAS
SACAMOS ESTADISTICOS DEL DATASET
BUSCAMOS DATOS FALTANTES EN DATASET, PARA VER SI HAY QUE HACER ALGUN TRATAMIENTO
INGENERIA DE CARACTERISTICAS
Normalizer
Promedio de límite de crédito por educación Variables
GroupBy
CONSULTA 6
Data to Report (BIRT)
CSV Reader
Incumplimiento por estado civil
GroupBy
CONSULTA 5
Data to Report (BIRT)
Tasa de incumplimiento por sexo
GroupBy
Data to Report (BIRT)
Table Manipulator
Data to Report (BIRT)
Table Partitioner
Scorer
Table Partitioner
Decision Tree Learner
Decision Tree Predictor
Data to Report (BIRT)
CSV Reader
Conocer cuántos hombres y mujeres existen en el dataset.
GroupBy
Table Manipulator
Table Manipulator
Random Forest Learner
CSV Reader
Table Manipulator
CSV Reader
CSV Reader
Table Partitioner
Sorter
CSV Reader
Random Forest Predictor
Table Manipulator
Scorer
Math Formula
Logistic Regression Predictor
Table Manipulator
Logistic Regression Learner
CSV Reader
Table Manipulator
Statistics View
Python Script
Linear Correlation
Linear Correlation
Linear Correlation
Row Filter
Row Splitter
Color Manager
Scatter Plot (JavaScript) (legacy)
Scorer
Cluster Assigner
Color Manager
Scatter Plot (JavaScript) (legacy)
Color Manager
Scatter Plot (JavaScript) (legacy)
Data to Report (BIRT)
Conocer cuántos hombres y mujeres existen en el dataset.
GroupBy
CONSULTA 2
Data to Report (BIRT)
Table Manipulator
Distribución por estado civil.
GroupBy
CONSULTA 1
Data to Report (BIRT)
Identificar el nivel educativo predominante.
GroupBy
Linear Correlation
Math Formula
CONSULTA 4
Data to Report (BIRT)
CSV Reader
Column Filter
Incumplimiento por nivel educativo
GroupBy
DEUDA TOTAL
Math Formula
CONSULTA 3
Data to Report (BIRT)
PAGO TOTAL
Math Formula
Promedio de límite de crédito por sexo Variables
GroupBy
k-Means
Column Appender
Column Filter
Data to Report (BIRT)
Column Filter

Nodes

Extensions

Links