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DÍAS DE LECTURADía 1. Descargue tres conjuntos de datos de Spotify (solo descargar archivos)Día 2. Obtenga más información sobre la plataforma de análisis KNIMEDía 3. Descarga KNIME Analytics Platform Día 4. En el panel KNIME Explorer, en LOCAL, cree una nueva carpeta Día 5. Lea el archivo tracks.csv Día 6. Investigar el concepto de caminos relativos en los nodos lectoresDía 7. Comente los nodos y escriba una anotación general con título y descripción de loque trata el proyecto. Respuesta: Comentarios de manera similar a lo realizado en día 5, ydescripción similar a esta caja roja con texto. Día 8. Aprenda sobre las medidas estadísticas básicas Día 10. Aprenda sobre el nodo Explorador de datos (Data Explorer) Día 11. Explore la vista interactiva del nodo Explorador de datos (click derecho sobre elnodo DataExplorer >"interactive View: Data Explorer View").- ¿Cuál es la popularidad (“popularity”) promedio de las canciones en el conjunto dedatos? Respuesta: 27.570- ¿La mayor bailabilidad (“danceability”) Respuesta: 0.991- ¿Cuántos valores faltantes tiene la característica "key"? Respuesta: 0 Día 9. Aprenda sobre medidas estadísticas más complejas: asimetría y curtosis. Día 12. Investiga la diferencia entre ceros, valores perdidos, infinito y NaN.Día 13. Aprende más sobre Histogramas. Día 14. Introduzca un nodo Histograma en el flujo de trabajo. ¿Por qué no tiene sentido construir un histograma de ocurrencias en contenedores de cuantiles?Respuesta: no tiene sentido porque por deficióncada uno de los cuantiles acumula el 25% de los datos, es decir no da información Día 15. Cree histogramas con nodos de histogramas para las otras características (variables adicionales se agregan en histograma día 16) Día 16. Aprende qué es un metanodo y un componente . Cree un componente con todos losnodos del histograma, ejecútelo y abra su vista compuesta.Día 17. Organice los nodos del Histograma en la vista compuesta del componente usando elbotón Diseño (“Layout button”) en la barra de herramientas. Agregue un título a la vista delcomponente a través de un nodo de widget de salida de texto. Remodelar el diseño de la vistacompuesta. Día 18. Cargue su flujo de trabajo actual en KNIME Hub ; es decir, copie su flujo de trabajo en suespacio público en la carpeta My-KNIME-Hub en KNIME Explorer. Luego, abra el flujo de trabajo enKNIME Hub. Explore KNIME Hub para conocer otras contribuciones a #66daysofdata . ¿Está el tuyoahí? Tome en consideración que para subir el flujos de trabajo en My-KNIME-Hub Public debe serde tamaño menor o igual a 50MB Histograma de variable "loudness"Lectura de datos con nodo File Reader (Complex Format)Uso de nodo GroupBy para generar estadísticas descriptivas Cálculo de medidas estadísticas descriptivas básicaLectura de datos con nodo File ReaderHistograma de variable"liveness"Histograma de variable"valence"Lectura de datos con nodo CSV ReaderHistograma de variable"loudness" con"sample quantiles"Histogram File Reader(Complex Format) GroupBy Data Explorer File Reader Histogram Histogram ComponentHistogramas CSV Reader Histogram DÍAS DE LECTURADía 1. Descargue tres conjuntos de datos de Spotify (solo descargar archivos)Día 2. Obtenga más información sobre la plataforma de análisis KNIMEDía 3. Descarga KNIME Analytics Platform Día 4. En el panel KNIME Explorer, en LOCAL, cree una nueva carpeta Día 5. Lea el archivo tracks.csv Día 6. Investigar el concepto de caminos relativos en los nodos lectoresDía 7. Comente los nodos y escriba una anotación general con título y descripción de loque trata el proyecto. Respuesta: Comentarios de manera similar a lo realizado en día 5, ydescripción similar a esta caja roja con texto. Día 8. Aprenda sobre las medidas estadísticas básicas Día 10. Aprenda sobre el nodo Explorador de datos (Data Explorer) Día 11. Explore la vista interactiva del nodo Explorador de datos (click derecho sobre elnodo DataExplorer >"interactive View: Data Explorer View").- ¿Cuál es la popularidad (“popularity”) promedio de las canciones en el conjunto dedatos? Respuesta: 27.570- ¿La mayor bailabilidad (“danceability”) Respuesta: 0.991- ¿Cuántos valores faltantes tiene la característica "key"? Respuesta: 0 Día 9. Aprenda sobre medidas estadísticas más complejas: asimetría y curtosis. Día 12. Investiga la diferencia entre ceros, valores perdidos, infinito y NaN.Día 13. Aprende más sobre Histogramas. Día 14. Introduzca un nodo Histograma en el flujo de trabajo. ¿Por qué no tiene sentido construir un histograma de ocurrencias en contenedores de cuantiles?Respuesta: no tiene sentido porque por deficióncada uno de los cuantiles acumula el 25% de los datos, es decir no da información Día 15. Cree histogramas con nodos de histogramas para las otras características (variables adicionales se agregan en histograma día 16) Día 16. Aprende qué es un metanodo y un componente . Cree un componente con todos losnodos del histograma, ejecútelo y abra su vista compuesta.Día 17. Organice los nodos del Histograma en la vista compuesta del componente usando elbotón Diseño (“Layout button”) en la barra de herramientas. Agregue un título a la vista delcomponente a través de un nodo de widget de salida de texto. Remodelar el diseño de la vistacompuesta. Día 18. Cargue su flujo de trabajo actual en KNIME Hub ; es decir, copie su flujo de trabajo en suespacio público en la carpeta My-KNIME-Hub en KNIME Explorer. Luego, abra el flujo de trabajo enKNIME Hub. Explore KNIME Hub para conocer otras contribuciones a #66daysofdata . ¿Está el tuyoahí? Tome en consideración que para subir el flujos de trabajo en My-KNIME-Hub Public debe serde tamaño menor o igual a 50MB Histograma de variable"loudness"Lectura de datos con nodo File Reader (Complex Format)Uso de nodo GroupBy para generar estadísticas descriptivas Cálculo de medidas estadísticas descriptivas básicaLectura de datos con nodo File ReaderHistograma de variable"liveness"Histograma de variable"valence"Lectura de datos con nodo CSV ReaderHistograma de variable"loudness" con"sample quantiles"Histogram File Reader(Complex Format) GroupBy Data Explorer File Reader Histogram Histogram ComponentHistogramas CSV Reader Histogram

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Created by: korina.quiros
Created at: 2022-09-02
On NodePit since: 2022-11-02
Last update: 2024-05-01
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