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無断転載を禁じます。本書は著作権によって保護されており、複製、
アップロード、または電子的、機械的な複写や録音などは禁止されています。
これらを行う際は、許諾を得る必要があります。
このマニュアルは KNIME 5.2 用に更新されています。
著者 ：KNIME Press
翻訳者：インフォコム株式会社■お問合せ先インフォコム株式会社
ヘルスケアサービス部
データサイエンスグループ
KNIME 担当
knime@infocom.co.jp

謝辞
まず第一に、私自身と私の多数の質問に忍耐強く対応してくれた KNIME チーム全員に感謝したいと思います。
その他、KNIME としてのベストプラクティスに近づけるためにこの本をレビューしてくれた Peter Ohl や、私が想像しうる中で最も美しく、明快で、芸術的なスクリーンショットを提供してくれた Casiana Rimbu、この本を書くというユニークなア
イデアを進めていくにあたり、私を励ましてくれた Meta Brown に感謝します。
最後に、この本の英語をレビューしてくれた Heather Fyson にも感謝します。

序文
この本は、2010 年に KNIME Press のために書いた、KNIME Analytics Platform の使い方に関する最初の本です。それ以来私たちは、KNIE Analytics Platform の新しいリリースごとに、年に 2 回、この本を絶えず更新してきました。
つまり、KNIME Beginner's Luck は、KNIME Press の他のすべての電子書籍と同様に 、 ソ フ ト ウ ェ ア の 最 新 バ ー ジ ョ ン に 合 わ せ て 常 に 更 新 さ れ て お り 、 KNIME
Analytics Platform バージョン 5 以降の新しく改善された UX/UI にも対応しています。これこそが電子書籍の強みであり、印刷されることがほとんどない理由でもあります。印刷されたページを更新することは、PDF ファイルを更新するよりも間違いなく難しいからです。
本書は初学者向けの本なので、必然的に KNIME Analytics Platform の基本はもちろん、データサイエンスプロジェクトの基本も基本について書かれています。本書では、KNIME Analytics Platform で利用可能な最も重要なアクセス機能、データの変
換操作、そして機械学習ノードについて説明します。 多くのワークフロー例、練習
問題、スクリーンショットが含まれており、ソフトウェアの基本機能にすばやく慣れることができます。より高度なトピックを探している場合、本書では物足りないでしょう。
高度な機械学習アルゴリズム、フロー変数、ループについて詳しく知りたい場合は、本書の続編「KNIME Advanced Luck」をご覧ください。テキスト処理についてもっと知りたい場合は「From Words To Wisdom」を、マニュアルや指示書を読むことを最重要とする流派の方なら、「Practicing Data Science」コレクションに記されたさまざまな応用分野の事例研究における解決策について読むことから始めてみましょう。あなたの仕事が、異なるデータソースやデータ型を統合してブレンドすることであるなら、「Will they blend?」コレクションがおすすめです。Excel、Alteryx、SPSS Modeler、または SAS からのデータを扱う場合は、KNIME Press
ページでよりためになる電子書籍を入手できます。
KNIME Press チームと私は、KNIME ソフトウェアとデータサイエンスの概念を用いて生産性を徐々に向上させるため、学習教材、書籍、チュートリアルを提供する
ために懸命に取り組んできました。

Rosaria Silipo

目次
第１章：はじめに1

1.1. 本書の目的と構成
1.2. KNIME コミュニティ

1
2

便利な WEB ページ

2

学習コース、イベント、ビデオ

3

書籍

4

KNIME COMMUNITY HUB

5

1.3. KNIME ANALYTICS PLATFORM のダウンロードとインストール
KNIME ANALYTICS PLATFORM のダウンロード

1.4. ワークスペース
WORKSPACE LAUNCHER

7
8

9
10

1.5. KNIME ワークフロー

10

ワークフローとは何か？

11

ノードとは何か？

12

1.6. ファイル拡張子：.KNWF と.KNAR
1.7. KNIME ユーザーインターフェース（UI）
1.8. HELP
1.9. PREFERENCES

12
13
14
15

ツールバー

16

ショートカットキー

17

1.10. MENU
1.11. NODE REPOSITORY
1.12. SPACE EXPLORER

18
19
19

WORKFLOW EDITOR

22

1.13. KNIME 拡張機能のダウンロード

23

KNIME 拡張機能のインストール

23

1.14. 本書のデータとワークフロー
1.15. 練習問題

25
26

問１

26

問２

26

問３

27

iv

目次

第２章：初めてのワークフロー

30

2.1. ワークフローの操作

30

新しいワークフローグループの作成

31

新しいワークフローの作成

31

ワークフローの保存32

ワークフローの削除

33

2.2. ノードの操作

33

新しいノードの作成

33

ノードの設定34

ノードの実行35

ノードテキスト35

処理済みのデータを確認する

35

2.3. ファイルからデータを読み込む

36

CSV READER ノードを作成

36

CSV READER ノードの設定

37

列のプロパティをカスタマイズ

38

KNIME://プロトコル

41

2.4. KNIME のデータ構造とデータ型
KNIME データ構造

43
442.5. データ列のフィルタリング

45

COLUMN FILTER ノードの作成

46

COLUMN FILTER ノードの設定

47

2.6. データ行のフィルタリング

49

ROW FILTER ノードの作成

49

ROW FILTER ノードの設定

49

行のフィルタリング条件

51

2.7. ファイルにデータを書き込む

53

CSV WRITER ノードの作成

53

CSV WRITER ノードの設定

54

2.8. 練習問題

56

問１

56

問２

59

第３章：初めてのデータ探索

62

3.1. はじめに

62
v

目次

3.2. 列の値の置換

64

COLUMN RENAMER ノード

64

RULE ENGINE ノード

67

3.3. 文字列を分割する

69

CELL SPLITTER BY POSITION ノード

71

CELL SPLITTER [BY DELIMITER]ノード

71

REGEX SPLIT ノード（=正規表現によるセル分割)

73

3.4. 文字列の操作

74

STRING MANIPULATION ノード

74

CASE CONVERTER ノード

76

STRING REPLACER ノード

77

COLUMN COMBINER ノード

78

COLUMN RESORTER ノード

79

3.5. データ型変換

80

NUMBER TO STRING ノード

81

STRING TO NUMBER ノード

82

DOUBLE TO INTEGER ノード

82

3.6. データベースの操作

83

SQLITE CONNECTOR ノード

85

MYSQL CONNECTOR ノード

86

DB WRITER ノード

87

JDBC データベースドライバのインポート

88

DB TABLE SELECTOR ノード

90

DB READER ノード

91

3.7. 集計とビン分割

92

NUMERIC BINNER ノード

93

GROUPBY ノード

94

PIVOT ノード97

3.8. データ可視化のためのノード

100

散布図

101

グラフィック設定

104

折れ線グラフと並行座標

106

棒グラフとヒストグラム

110

3.9. 練習問題

115

問１

115

問２

117

問３

118

vi

目次

第４章：初めてのモデル

122

4.1. はじめに
4.2. データセットの分割と結合

122
123

ROW SAMPLING ノード

123

PARTITIONING ノード

124

SHUFFLE ノード

125

CONCATENATE ノード

126

4.3. 列の変形

128

PMML

129

MISSING VALUE ノード

130

NORMALIZER ノードと NORMALIZER (APPLY)ノード

131

4.4. 機械学習モデル

134

単純ベイズモデル

136

SCORER (JAVASCRIPT)ノード

139

決定木分析

144

ROC CURVE ノード

152

人工ニューラルネットワーク

155

ファイルへモデルの書き込みと読み込み

159

STATISTICS ノード

162

回帰

166

クラスタリング

168

仮説検定

172

4.5. 練習問題

173

問１

173

問２

175

問３

176

第５章：レポート用データの準備

178

5.1. はじめに
5.2. 行の変換

178
178

ROWID ノード

181

UNPIVOT ノード

183

SORTER ノード

5.3. 列の結合
JOINER ノード

185

185
187
vii

目次

5.4. その他のノード

192

JAVA SNIPPET (SIMPLE)ノード

193

JAVA SNIPPET ノード

194

MATH FORMULA ノード

195

MATH FORMULA (MULTI COLUMN)ノード

197

5.5. 最終的なワークフローの整形

199

既存のノードをメタノードにまとめる

200

ゼロからメタノードを作成する

201

メタノードの展開と再設定

202

5.6. 次のステップ：レポートの作成
5.7. 練習問題

204
204

問１

204

問２

205

問３

206

第６章：複合ビューを利用したダッシュボード

210

6.1. ダッシュボード
6.2. ノード

210
211

TEXT OUTPUT WIDGET ノード

6.3. コンポーネント
6.4. 色の追加
6.5. 複合ビュー
6.6. KNIME BUSINESS HUB でアプリとして実行する
6.7. 練習問題
問１

212

213
216
218
221
222
222

第７章：KNIME でのレポート作成

224

7.1. KNIME REPORTING (LABS)

224

レポートデザイナーの作り方

228

7.2. BIRT を利用したレポート作成

231

拡張機能のインストール：REPORT DESIGNER (BIRT)

233

ワークフロー内データのマーキング

234

BIRT 環境

236

レイアウト

240

viii

目次

テーブル

243

チャート

253

SELECT CHART TYPE タブ

254

SELECT DATA タブ

255

FORMAT CHART タブ

257

スタイルシート

266

最終版ドキュメントの作成

269

DYNAMIC TEXT

269

7.3. 他のツールでのレポート作成
7.4. 練習問題
問１

ノード＆トピック索引

272
273
273

275

ix

第１章： はじめに
１.１. 本書の目的と構成
私たちはデータの時代に生きています。私たちが行うあらゆる経済活動は忠実に記録され、すべての金銭取引は慎重に登録されています。また、Web でのクリックは、
すべて Web アーカイブに蓄積されています。今日では、RFID チップがあらゆるものに搭載され、データを記録でき、これまでにないデータが利用可能になりました。
このデータで使って何ができるでしょうか？そこからどんな情報を発見し、何か有益なことを学ぶことができるでしょうか？私たちには、データをどんどん深く掘り下げ、さまざまな角度からその根底にある構造を表現できるツールが必要です。
では、この膨大な量のデータがすでに利用可能であるとしましょう。専門家たちがビジネスインテリジェンス（BI）とデータサイエンス（DS）の世界に参入するためにどんな方法があるでしょうか。もちろん、その方法は数多くあり、急速に成長しています。専門家の予算が潤沢でない場合、オープンソースソフトウェアの世界に目を向けることができます。しかし、オープンソースソフトウェアは、お金で決めるものではありません。多くの場合、専門家が利用するリソースの共有と制御をソ
フトウェアが対応しているかで判断されます。
オープンソースソフトウェアの世界には、データサイエンスと BI のツールがいくつかあります。KNIME Analytics Platform は、特定のスクリプトを学習する必要もな
く、分析手順の実装および文書化するためのグラフィカルユーザーインターフェイ
ス （ GUI ） を 提 供 す る の で 、 初 心 者 で 気 軽 に 選 択 で き ま す 。 さ ら に 、 KNIME
Analytics Platform は、他の多くの BI およびデータサイエンスツールをプラグイン
できる統合プラットフォームとして機能します。これにより、KNIME Analytics
Platform でデータを分析、処理し、そのデータで別の BI ツールのダッシュボードを簡単に構築することが可能になります。
KNIME Analytics Platform は非常にシンプルで直感的に使用することができますが、初学者はすべてのノード、カテゴリ、および設定のオリエンテーションを効率的に知ることでその恩恵を受けることができます。本書は初学者が学習プロセスを整える手助けになることを目的としているため、ビギナーズラック（Beginner's Luck）と題しています。本書は、KNIME ソフトウェア全体を網羅したガイドではなく、有料の KNIME Business Hub での実装や、高度と見なされるトピックについては触れません。例えばフロー変数やデータベース SQL クエリの実装などについては、続編の書籍「KNIME Advanced Luck」で説明しています。

1

第１章：はじめに本書は６つの章に分かれており、第１章では KNIME Analytics Platform の基本概念を、第２章では KNIME アプリケーションの実装について、第３章からは、データサ
イエンスの概念をより深く掘り下げ、ノードと処理フローの観点から、基本的なデータの探索と可視化を実行する方法について説明します。第４章では、データモデ
リングについて触れ、機械学習、単純ベイズ、決定木、人工ニューラルネットワー
クに対するいくつかの実証的なアプローチについて説明します。
第５章から第７章ではレポートについて触れていきます。通常、データの可視化や、後のフェーズでのデータモデリングに基づく調査結果は、ある時点で同僚、経営陣、取締役、顧客、または外部の従業員に提示する必要があります。したがって、レポートはデータ分析プロセスの最後にあたる非常に重要なフェーズです。第５章では、レポートに出力するデータを準備する方法を、第６章では、レポート自体を作成す
る方法について学んでいきましょう。
各章では、ETL または機械学習（ML）のプロセスを順を追って説明していきます。
各ステップで詳細な説明と、ノードに関するいくつかの解説をします。各章の終わ
りには、これまでに学んだことのテストとして、練習問題を用意いたしました。
本書の例と練習問題は、KNIME 5.2 を使用して実装されています。後続の KNIME
バージョンでも動作するはずですが、外観に若干の違いがあるかもしれません。

１.2. KNIME コミュニティ
オープンソースソフトウェアである KNIME Analytics Platform は、世界中の
KNIME ユーザーのフォーラムやグループに貢献しています。これは、アドバイスやヒント、学習資料のための優れたセーフティネットと言えるでしょう。中でも人気のあるサイトとグループを紹介します。

便利な Web ページ•

KNIME 公式サイト：KNIME 公式サイトのトップページ
https://www.knime.com•

ソフトウェアについて：KNIME について知るにはまずここ。オープンソースのKNIME Analytics Platform はこちらからダウンロードできます。
https://www.knime.com/software-overview

2第１章：はじめに•

KNIME Learning Center：様々な教材にアクセスできる中心的なページです。
https://www.knime.com/learning•

KNIME Community Hub：何が必要なのかよくわからないときに、ノードやワークフロー例を検索できます。
https://hub.knime.com•

KNIME Forum：コミュニティでの議論や、機能要望の提出、助けられたり助けたり…。困ったときはまずここに来てみてください。
https://forum.knime.com
KNIME Events：学習コース、ウェビナー、ラーナソン、サミットなど、今後開催されるすべてのイベント情報が掲載されています。
https://www.knime.com/events•

KNIME Blog： KNIME を使ったデータサイエンスに関するブログ記事を集めたもので、実際に KNIME で何ができるかを学ぶのに最適です。
https://www.knime.com/blog•

よくある質問：よくある質問を集めました。ここに答えがない場合は、フォーラムをご覧ください。
https://www.knime.com/faq•

KNIME Press：さまざまな電子書籍をそろえています。
https://www.knime.com/knimepress

学習コース、イベント、ビデオ•

KNIME Analytic Platform の学習コース：KNIME は定期的に対面およびオンラ
イ ン で の 学 習 コ ー ス を 開 催 し て い ま す 。 こ れ に は 基 礎 （ Basic ） と 応 用（Advanced）に分かれています。次回開催日の確認や登録は、KNIME Events（https://www.knime.com/events）にアクセスし、「Online Course」タブを選択してください。

•

KNIME ウェビナー：化学データを扱うノード、テキストマイニング、他の分析ツールとの統合、自動機械学習、ディープラーニング、時系列分析、ベストプ
ラクティス…など、特定のトピックに関するウェビナーも頻繁に開催されています。次回開催予定のウェビナーについては、KNIME Events（上記 URL）をチェックし、「Webinar」タブを選択してください。
3

第１章：はじめに•

KNIME Data Connects、KNIME Data Talks、KNIME Summits： この催しは世界中で定期的に開催されており、KNIME ソフトウェアについて学んだり、新しいデータサイエンスのプロジェクトについて刺激を受けたり、KNIME コミュ
ニティの方々と知り合ったりする良い機会です。参加方法は KNIME Events（上記 URL）にアクセスし、「Data Talks」「Summit」「Data Connect」と検索してください。

•

KNIME TV チャンネル：KNIME は YouTube に「KNIMETV」という独自のチャンネルを持っており、様々なトピックや KNIME のリリースされた機能についての最新情報を知ることができる動画が多数公開されています。
（http://www.youtube.com/user/KNIMETV）

書籍•

KNIME Analytics Platform のより高度な機能について（上級者向け）：
Rosaria Silipo、Victor Palacios 著「KNIME Advanced Luck」KNIME Press•

データサイエンスと KNIME：
データサイエンス、データマイニング、データアナリティクスの概要について
は、こちらをご覧ください。
M.R.Berthold、C.Borgelt、F.Höppner、F.Klawonn、R.Silipo 著「Guide to Intelligence Data Science」 Springer 社 2020 年•

KNIME を使用したローコードディープラーニング：
KNIME Analytics Platform 内でもディープラーニングを実装できます。
Kathrin Melcher、Rosaria Silipo 著「Codeless Deep Learning with KNIME」Packt 社 2020 年•

KNIME を使用したローコード時系列解析：
KNIME time series コンポーネントを使用した時系列解析の主なステップを解説した書籍です。
Corey Weisinger、Maarit Widmann、Daniele Tonini 著「Codeless Time Series Analysis with KNIME」 Packt 社 2022 年

4

第１章：はじめに

KNIME Community Hub
しかしながら、KNIME ノードに関する情報や、次のプロジェクトの参考になるようなワークフロー例を見つけることができる場所がすでにあります。
それが KNIME Community Hub（https://hub.knime.com/）です。
ホームページにも「ワークフローとノードを見つけ、協力しあえる場所」とあるよ
うに、KNIME Community Hub は、KNIME Analytics Platform 上で再資源化、再利用、組み立てられるアプリケーション、コンポーネント、ノードの宝庫です。こ
こでは、データサイエンスに関する疑問の解決策を見つけることができます。
KNIME Community Hub にアクセスすると、（図 1.1）のようなページが表示されます。このページには、スタートガイド、KNIME Forum、KNIME Blog へのリンクがありますが、最も重要なのは、KNIME ユーザーにより共有されたアプリケーショ
ン、ノード、コンポーネントを探すための検索ボックスが上部にあることです。

図 1.1

KNIME Community Hub のホームページ（ https://hub.knime.com.）

検索ボックスに「Customer Intelligence」と入力すると、関連するノードとワーク
フローのリストが表示されます。そこで「Workflows」を選択すると、検索ワードに関係があり、適切にタグ付けされたアプリケーション（ワークフロー）のリストが表示されます。KNIME Community Hub には、あなた自身が開発したアプリケー
ションをアップロードすることもできます（KNIME のアカウントが必要です）。
5

第１章：はじめに

KNIME Community Hub では、そのタグに応じた説明文と縦長のランディングペー
ジを持つ専用スペースが存在する場合もあります。例えば、「Marketing」と入力
し、「Marketing Analytics」というタグを選択してみると、タグによってフィルタリングされた３１個の Marketing Analytics に関係するワークフローが表示され、右側にはリンクなどを含んだランディングページが表示されます（図 1.2）。

図 1.2 KNIME Community Hub の「Marketing Analytics 」に関連する（タグ付けされている）
アプリケーション（ワークフロー）のリスト

リスト内のワークフローの一つをクリックすると、対応するページが開き、実装されたワークフローの分かりやすい説明図が表示されます（図 1.3）。
右上にある Sign in ボタンを押し、サインインすることで、アップロード、ダウンロ
ード、コメント、いいね、アップデートが可能になります。その下には、作者の画像と、ワークフローのダウンロード、いいね、KNIME Analytics Platform へ直接ド
ラッグ＆ドロップできるパネル、ワークフローへのリンクをコピーして共有するためのユーティリティボタンがあります。

6

第１章：はじめに作者画像にカーソルを合わせると、このワークフローの編集権限がある場合、ペンが表示されます。それをクリックすると、他の KNIME ユーザーにこのスペースをア
ップロードしたり変更したりする権限を与えることができます。
KNIME Community Hub はワークフローだけでなく、ノード、コンポーネント、拡張機能のリポジトリでもあります。

図 1.3 KNIME Community Hub の「Customer Segmentation」というアプリケーション（ワークフロー）専用ページとリンク https://kni.me/w/37cHxqru6dblIUeP

１.３. KNIME Analytics Platform のダウンロードとインストール
利用可能な KNIME 製品は 2 つあります：•

オープンソースの KNIME Analytics Platform は、GPL v3 に基づき、https://www.knime.com/software-overview からダウンロードできます。

•

KNIME Business Hub の詳細はこちらで確認できます。
https://www.knime.com/knime-business-hub

7第１章：はじめに比較してみても、2 つの製品の機能性は同じですが、KNIME Business Hub はさらに、チームでの協働性、法人向けワークフローの展開と管理、データウェアハウス、
統合、データサイエンスラボの拡張性など、便利な IT 機能を多数備えています。
ですが本書では、KNIME Analytics Platform（オープンソース）を使用しますので、まずは自分の PC にダウンロードするところから始めてみましょう。

KNIME Analytics Platform のダウンロード•

www.knime.com にアクセスしてください（図 1.4）。

•

メインページ右上の「Download」をクリックします。

•

利用者情報を入力後（任意）「Download」を押し、次のステップに進みます。

•

お使いの環境に合ったバージョンをお選びください（Windows/Mac/Linux、
32 ビット/64 ビット、Windows 用インストーラーの有無）。拡張機能も無料で追加できます。

•

利用規約に同意します。

•

ダウンロードを開始します。zip ファイル（*.zip）、自己解凍型アーカイブフ
ァイル（*.exe）、またはインストーラーアプリケーションが表示されます。

•.zip ファイルや.exe ファイルの場合は、インストール先のフォルダで解凍するだけです。インストーラーを選択した場合は、インストーラーを実行し、指示に従ってください。

8

第１章：はじめに

図 1.4

KNIME web ページ

１.４. ワークスペース
KNIME Analytics Platform を起動するには、KNIME がインストールされているフォルダを開き、knime.exe（Linux/Mac マシンでは knime）を実行します。インストーラーを使用して KNIME をインストールした場合は、デスクトップまたはWindows のメインメニューにあるアイコンをクリックしてください。
KNIME Analytics Platform を初めて起動する場合、使用状況のデータを KNIME と共有するかどうか尋ねられます。これらの情報は、KNIME Analytics Platform のワークベンチ内で提供されるベストプラクティス推奨エンジン：Workflow Coach に利用されます。個人情報が KNIME に届くことはありませんし、匿名の統計が誰かと共有されることもありません。
スプラッシュ画面の後、「Workspace Launcher」画面で使用するワークスペースのパスを入力する必要があります。

9

第１章：はじめに

Workspace Launcher
ワークスペースは、開発済みおよび現在開発中のすべての環境設定とアプリケーション（ワークフロー）が、次の KNIME セッションのために保存されるフォルダです。
ワークスペースのフォルダはハードディスク上のどこにでも置くことができます。

図 1.5「Workspace Launcher」画面

デフォルトでは、ワークスペース
フォルダは「..\knime-workspace」となっていますが、作業を開始する前に、「Workspace Launcher」画面で提案されるパスを変更することで、簡単に変更できます。
KNIME Analytics Platform を開いたら、KNIME ワークベンチのトップメニューから 「Menu」を選択し、「Switch Workspace」を選択することで、別のワークスペースフォルダに切り替えることができます。新しいワークスペースを選択すると、
KNIME Analytics Platform が再起動し、新しく選択されたワークスペースのワーク
フローリストが表示されます。ワークスペースフォルダが存在しない場合は、自動的に作成されます。
例えば、顧客が多数いる場合、それぞれの顧客に対して異なるワークスペースを使用することができます。こうすることで、それぞれのワークスペースがすっきりと整理され、誤って情報を取り違えてしまうことを防ぐことができます。
このプロジェクトでは「Knime-workspace-new」というワークスペースを使いました（図 1.5）。

１.５. KNIME ワークフロー
KNIME Analytics Platform はスクリプトではなく、直感的でわかりやすいグラフィ
カルなワークフローで動作します。
ノードと呼ばれる小さなアイコンは、それぞれ与えられたタスクを実装し、実行するために専用のものが用意されています。
一連のノードが、データを処理して目的の結果を得るためのワークフローを構成します。
10

第１章：はじめに

ワークフローとは何か？
ワークフローとは、分析フロー、つまりある結果に到達するために必要な一連の分析ステップのことを指します。分析プロセスのパイプラインと言えます。
例
ステップ１：データの読み込み
ステップ２：データの整形
ステップ３：データのフィルタリング
ステップ４：モデルのトレーニング
KNIME Analytics Platform はワークフローをグラフィカルに実装し、データ分析の各ステップは、ノードと呼ばれる小さな箱を通して実装され、実行されます。一連のノードがワークフローを構成しています。
KNIME の資料1では、ワークフローは次のように定義されています。
「KNIME におけるワークフローとは、ノード間を結ぶグラフ、より正式には、有向非循環グラフ（DAG）である。」
ワークフローの例（図 1.6）：•

ファイルからデータを読み込むノード•

一部のデータ列を除外するノード•

一部のデータ行を除外するノード•処理されたデータをファイルに書き込むノード

図 1.1.ワークフローの例

備考 ワークフローとは、データ分析シーケンスのことで、従来のプログラミング
言 語 で は 、 一 連 の 命 令 や 関 数 の 呼 び 出 し に よ っ て 実 装 さ れ ま す 。 KNIME
Analytics Platform ではそれをより直感的に使用できるようグラフィカルな表現
を通して実装しました。これにより分析プロセスの概要を把握することができます。

1

M.R.Berthold、N.Cebron、F.Dill、T.R.Gabriel、T.Koetter、T.Meinl、P.Ohl、C.Sieb B.Wiswedel 著「KNIME : The Konstanz Information Miner」KDD 2006 年

11

第１章：はじめにノードとは何か？
ノードは、ワークフローの単一の処理単位で、データセットを入力として受け取り、それを処理し、出力ポートで利用可能にします。ノードの 「処理」動作は、モデリ
ング（Artificial Neural Network Learner ノードのようなもの）からデータ操作（入力データ行列の転置のようなもの）、グラフィカルツール（散布図のようなもの）から読み書き操作まで多岐にわたります。
KNIME の各ノードには４つの状態がある：•

非アクティブで未設定

→ 赤色

•

設定されたがまだ実行されていない

→ 黄色

•

正常に実行された•

実行されたがエラーになった

→ 緑色
→

赤色と×

複数のノードをまとめたものは、メタノードやコンポーネントと呼ばれます。
（図 1.7）は各状態にある同じノード（File Reader ノード）の例です。

図 1.7 異なる状態の File Reader ノード

１.６. ファイル拡張子：.knwf と .knar
ワークフローは、.knwf または.knar ファイルにパッケージ化され、出力できます。.knwf ファイルには 1 つ、.knar ファイルには複数のワークフローが含まれます。この拡張子は KNIME Analytics Platform に関連付けられており、ダブルクリッ
クすると、KNIME Analytics Platform 内でワークフローが開きます。

図 1.2 .knwf と.knar ファイルはソフトウェアに関連付けられているため、ダブルクリックすると、ワークフローが直接開きます。

12

第１章：はじめに

１.７. KNIME ユーザーインターフェース（UI）
ワークスペースのパスを承認すると、「Getting started with KNIME Analytics
Platform 5」と書かれたエントリーページが開きます。このページでは、ローカル
スペースへのアクセスや新しいワークフローの作成ができます。また、マウントポ
イントもサポートしており、Sign in ボタンをクリックすることで、マウントポイン
トに接続して使用することができます。「KNIME User Interface」は、トップメニ
ュー、ツールバーなど複数のパネルからなり、表示の有無を自由に選べます。
•

Home ボタン： このパネルには、選択したワークスペース（ LOCAL）、
EXAMPLES、My-KNIME-Hub（KNIME Community Hub 上の自分のスペース）、または接続されている他の KNIME Hub スペースで利用可能なワークフ
ローのリストが表示されます。

•

Quick Node Adding パネル：これはノード推奨エンジンにより、現在選択されているノードに続く、互換性のあるノードのリストを提供します。検索フィールドにキーワードを入力することで、他の利用可能なノードを検索することもできます。ワークフローに追加したいノードをダブルクリックすると、自動的に追加・接続されます。

•

Node Repository：このパネルには、KNIME にインストール済みで利用可能なすべてのノードが含まれています。レポートやウェブデザイナーソフトウェ
アで作業するときのツールのパレットに似ていますが、KNIME ではデータ分析
ツールを使用します。

Node Repository

Workflow Editor

Space Explorer

Quick node adding パネルNode Monitor

図 1.3 KNIME ユーザーインターフェース（UI）

13

第１章：はじめに•

Workflow Editor：KNIME UI の中心的な部分で、「Node Repository」でノードを選択し、「Workflow Editor」パネル内にドラッグ＆ドロップします。
あるノードの出力ポートをクリックし、次のノードの入力ポートまたは次のノード自体にマウスを離すことで、ノードを接続することができます。

•

Space Explorer：ローカルまたは KNIME Hub スペースに移動し、ワークフ
ロー、コンポーネント、ファイルにアクセスする場合、「Space Explorer」パ
ネルで切り替えることができます•

Description：ノードやワークフローが選択されると、左側の「Description」
パネルにノードの機能、ワークフローのメタ情報の概要説明が表示されます。

１.８. Help「Help」ボタンは、バージョン 5.2 で KNIME UI に追加された新しいオプションの一つで、それぞれ対応するウェブサイトにアクセスできます（図 1.10）。

図 1.4「Help」ボタン

14

第１章：はじめに

１.９. Preferences

図 1.5「Preferences」ボタンの位置

KNIME 内すべての設定をカスタマイズできる画面が表示されます。そのうちの一つ「KNIME」という項目を開くと以下の項目があります。
（※別途、拡張機能をインストールすることで項目が追加されます。）•

Chemistry – 化学情報を扱う KNIME Renderers に関する設定があります。

•

Databases – データベースドライバのパスを指定します。利用者の多いデータ
ベースの最新ドライバは、DB ノードのドライバメニューから利用可能となっていますが、特定のドライバファイルが必要な場合、ここでパスを設定できます。

•

KNIME Explorer – KNIME Hub スペース経由の共有リポジトリの設定です。

•

KNIME GUI – KNIME ワークベンチのオプションとレイアウト設定により細か
くカスタマイズできます。

•

Master Key – データベース接続ノードのような暗号化オプションを持つノードで使用するマスターキーの設定です。KNIME 2.3 以降、データベースのパス
ワードは ワークフロー変数の「Credentials」を介して渡されるようになり、
マスターキーは廃止されましたが、後方互換性を持たせるため設定が可能です。

•

H2O、R、Report Designer、Perl、Open Street Map などの外部パッケージがインストールされている場合、画面内に設定が追加されます。外部スクリ
プトについては、参照スクリプトのインストールパスを設定できます。

•

Workflow Coach – ノード推薦エンジンに使用するデータセットで、コミュ
ニティ、Hub、ローカルのワークスペースが取得対象です。

15

第１章：はじめに

図 1.6 「Preferences」画面

ツールバー
ツールバーは KNIME UI における重要な要素の一つです。

図 1.7 ツールバー内の「Create Metanode」ボタン

左から•Save (as)：作業中のワークフローの保存や場所を指定した保存ができます。

•

Undo / Redo：変更を元に戻したり、やり直しができます。

•

Execute / Execute all：単体または複数のノードを実行できます。

•

Cancel / Cancel all：実行中のノードを中断します。

•

Reset / Reset all：ノードを実行前の状態に戻します。

•

Create metanode：メタノードを作成します。

16

第１章：はじめに•

Create component：コンポーネントを作成します。

•

矢印アイコン：Select（選択）、Annotation（注釈挿入）、Pan（画面移動）
からモードを選択します。モードによってアイコンは変化します。

•

ｘ％：表示倍率の設定ができます。単位は％ひとまず、Create metanode ボタンについて触れていきます。このボタンは、選択されたすべてのノードを１つにまとめたメタノードを作成します。例えば、デー
タの整形に使用するすべてのノードを前処理用のメタノードの中に圧縮するなど、簡潔で使いやすいワークフローを作成するのに特に便利です。

ショートカットキー
キーボード愛好家のために、ほとんどの KNIME コマンドはホットキーでも実行できます。詳細は、KNIME メニュー（クラシック UI のみ）や、ツールバー内のアイコンにポインタをかざすと表示されるツールチップで確認できます。今回は、よく使用されるショートカットキーを紹介します。
ノードの設定：F6•

選択したノードの設定画面が開きます。

ノードの実行：F7•

選択した設定済みのノードを実行します。

•

Shift と同時に押すことで、設定済みのノードを全て実行します。

ノードの実行中止：F9•

選択した実行中のノードを中断します。

•

Shift と同時に押すことで、実行中のノードを全て中断します。

ノードのリセット：F8•

選択しているノードをリセットします。

17

第１章：はじめに

ワークフローの保存•

Ctrl + S：ワークフローを保存します•

Ctrl + Shift + S ：開いているすべてのワークフローを保存します。

•

Ctrl + W：開いているすべてのワークフローを閉じます。

メタノードの作成：Shift + F12•

メタノードウィザードを開きます（クラシック UI のみ）。

アノテーションの移動：Ctrl + Shift + PgUp / PgDown•

選択したアノテーションを最前面、または最背面に移動します。

１.１０. Menu
「Menu」ボタンは、Ver 5.2 で KNIME UI に追加されたもう一つのオプションです。
このボタンを押すと、以下の項目が表示されます。
•

Check for updates：アップデートの有無を確認
できます。

•

Show KNIME log in File Explorer：KNIME のロ
グファイルが保存されているディレクトリを開きます。

•

Install Extensions：インストール可能な拡張機

図 1.8「Menu」ボタン

能のリストが表示されます。
•

Switch Workspace：作業するディレクトリを変更できます。

•

Switch to Classic User Interface：現在のワークフローを保存するかしないかを選択したのち、クラシック UI に切り替えます。画面右上にある「Open KNIME Modern
UI」をクリックすると、クラシック UI からモダン UI に戻ることもできます。

18

第１章：はじめに

１.１１. Node Repository
画面左側には Node Repository があり、インストー
ルされたすべてのノードがカテゴリとサブカテゴリに分類されています。KNIME Analytics Platformには 1500 以上のノードがあり、Node Repository
内の各ノードの場所を覚えておくのは難しくなってきました。この問題を解決するために、パネル内にある検索ボックスで、完全一致と部分一致の２つの手法で検索することができます。

１.１２. Space Explorer

図 1.9 Node Repository パネル
での検索（完全一致）

画面左側にある Space Explorer パネルは、KNIMEUI の 4 つのパネルのうちの 1 つです。このパネルには以下のものが存在します。
•

Local space(旧 UI:LOCAL)：選択したワークスペースで開発されたワークフローが表示されます。

•

マウントポイント：いくつかの KNIME Hub スペースを指します。

•

その Hub スペースの参照ワークスペースに含まれるワークフロー•

My-KNIME-Hub：KNIME Community Hub 上のあなたのスペースです。
(アクセスには KNIME Forum のアカウントが必要です。)

まず、新 UI である Modern UI の Space Explorer パネルには、Local space、MyKNIME-Hub が存在しています。上記の通り、Local space は選択したワークスペー
スの内容を表示し、その中に新しいプロジェクトを開始するために使用できるサン
プルワークフローが多く含まれている Example Workflows があります。MyKNIME-Hub は KNIME Community Hub の自分のスペースにアクセスできます。
（旧 UI：Space Explorer パネルには、LOCAL、My-KNIME-Hub、EXAMPLES しかありません。上記の通り、LOCAL は選択したワークスペースの内容を表示し、EXAMPLES は、匿名ログインでアクセスできる読み取り専用のパブリックリポジト
リを指しています。このリポジトリには、新しいプロジェクトを開始するために使用できるサンプルワークフローが多く含まれています。My-KNIME-Hub は KNIME
Community Hub の自分のスペースにアクセスできます。）

19

第１章：はじめに

KNIME Analytics Platform を初めて開くと、「Example Workflows」という名前のフォルダがあり、そこにはデータサイエンスの一般的な使用例に対するソリュー
ションが、データとともに含まれています。
ワークフローを含む「Space Explorer」のフォルダは「ワークフローグループ」とも呼ばれます。
備考 「Space Explorer」パネルからデータを追うことができます。ワークスペースフォルダの下にフォルダを作成し、そこに任意のデータファイルを入れ、Space Explorer パネルで右クリックして 「Refresh」を選択するだけです。

My-KNIME-Hub
Space Explorer パネルから、KNIME Community Hub 上のスペースにアクセスし、新規や既存のコンテンツをアップロード、更新することができます。
認証された KNIME ユーザーは、素材を公開するためのパブ
リックスペースと、自分の素材を保存するためのプライベートスペースを持っています。
新しいスペースを作成するには：•

KNIME Community Hub からアカウントにサインインして、アカウントページ内の「Create new space」から任意のスペースを作成する•

旧 UI 内の Space Explorer パネルで My-KNIME-Hub を右クリックし、「Create new Space... 」を選択する

図 1.10 Space Explorer パネル。
上から EXAMPLES、LOCAL

通常、自分のスペースの管理者はあなただけです。しかし、ブラウザからこのスペースにアクセスすると、右上のあなたの画像にカーソルを合わせた後、ペンのマークが表示されます。ここから、同僚やチームメイトをス
ペースの投稿者として追加することができます。

Example Workflows（新 UI）
Space Explorer パネルの Example Workflows フォルダにアクセスすることで、利用できます。

20

第１章：はじめにEXAMPLES（旧ＵＩ）
EXAMPLES へのリンクは「Space Explorer」パネルにあります。これは KNIME がチュートリアルやデモのために全ユーザーに提供しているリポジトリで、KNIME を使用して特定のタスクを実装する方法について、良い例を見つけることができます。
EXAMPLES に接続するには：•Space Explorer パネルの 「EXAMPLES」をダブルクリック•「Double click to connect…」をダブルクリック

図 1.11 Space Explorer パネル

自動的にゲストとしてログインされます。
EXAMPLES から LOCAL ワークスペースにサンプルワークフローを転送するには、「EXAMPLES」から「LOCAL」にドラッグ＆ドロップするか、コピー＆ペースト（Windows では Ctrl + C、Ctrl + V）します。
ワークフローエディタで EXAMPLES ワークフローを開くこともできます。上部に保存を促すための黄色の警告ボックスが表示されます。必要に応じて保存してください。
Space Explorer パネルは、複数の KNIME Hub スペースを認識することができ、利用可能な KNIME Hub スペースのリストにマウントポイントを設定するだけで追加できます。

Space Explorer に KNIME Business Hub を搭載する
モダン UI で KNIME Business Hub を「Space Explorer」パネルに追加するには、「Preferences」⇒「KNIME」⇒「KNIME Explorer」と進み：•「KNIME Explorer」ページに 「Preferences (Filtered)」画面が開き、既に搭載されているすべての KNIME スペースが一覧表示されます。デフォルトで利用可能な KNIME
スペースは、ローカルワークスペースの「LOCAL」、KNIME 公式の「EXAMPLES」
KNIME Community Hub(hub.knime.com)にある My-KNIME-Hub の 3 つです。

•

リモート Hub スペースに接続を追加/削除するには、「New」および「Remove」ボタンを使用します。

•「New…」ボタンをクリックした後、Select New Content 画面に KNIME Business
Hub の認証情報を入力してください（図 1.19）。
21

第１章：はじめに

図 1.12 「Preferences (Filtered)」画面

クラシック UI の「Preferences」ページも同様に「File」⇒「Preferences」⇒「KNIME Explorer」から開けます。
KNIME Business Hub へ の ロ グ イ ン は 、 「 Space
Explorer」パネル内の、•

Hub スペース名を右クリックまたはダブルクリックします。

•

認証情報を入力します。

Workflow Editor
KNIME UI の中心は Workflow Editor です。ワークフロー
は、ノードを次々に追加することで構築されます。ノード
は Node Repository や Quick Node Adding パネルからドラッグ＆ドロップまたはダブルクリックでエディタに挿入されます。本書では、次のセクションでワークフローの構
築 プ ロ セ ス に つ い て 触 れ て い き ま す の で こ こ で は 、 図 1.13 「Select New Content」
画面
Workflow Editor スペースのキャンバスの役割をカスタマ
イズし、改善し得る 2 つのオプションについて説明します：•

グリッドや接続などさまざまな表示を設定し、キャンバスの外観を変更します。

•

ワークフローにコメントをつけるためアノテーションを導入します。
22

第１章：はじめに

キャンバスにアノテーションを追加する
Workflow Editor にアノテーション（注釈）を挿入することもできます。アノテー
ションは、ワークフローのタスクと各ノードまたはノードグループの機能の説明に役立ち、一般的なタスクやサブタスクの概要が文書化されわかりやすくなります。
ワークフローアノテーション
新しいアノテーションを挿入するには、•

Workflow Editor 内 で 右 ク リ ッ ク し 、 「 NewWorkflow Annotation」を選択します。

•

灰色の小さな枠が表示されます。

•

フレームをダブルクリックして編集します。

•

ツールバーが上部に表示され、さまざまな編集をす

Figure 1.14. The Annotation Editor.

ることができます。
スタイル、サイズ、背景色、テキスト配置、枠線プロパティ（色・太さ）•

アノテーションを再度開くには、枠内の任意の場所をダブルクリックします。

１.１３. KNIME 拡張機能のダウンロード
KNIME Analytics Platform はオープンソースの製品です。他のオープンソースの製品と同様に、コミュニティが開発するフィードバックや機能性から利益を得ています。KNIME Analytics Platform には多くの拡張機能があります。
KNIME Analytics Platform をダウンロードし、すべての無料拡張機能を含めてインストールした場合、Node Repository パネルに KNIME Labs、Text Processing、R
Integration などの対応するカテゴリが表示されます。
しかし、インストール時に、無料の拡張機能を含めずに KNIME Analytics Platform
をインストールすることを選択した場合、別途インストールする必要があります。

KNIME 拡張機能のインストール
KNIME Analytics Platform 内から拡張機能をインストールするには、3 つのオプシ
ョンがあります。

23

第１章：はじめに

1. 新ＵＩ：右上のオプションから、Menu ⇒「Install extensions」を選択し、必要な拡張機能を選択して「次へ」ボタンをクリックし、ウィザードの指示に従います。
2. 旧 UI：「File」⇒「Install KNIME Extensions...」か「Help」⇒「Install
New Software」を選択します。「Available Software」画面内「Work with」の後のテキストボックスで、KNIME アップデートサイトの URL を選択します（ 通 常 、 「 KNIME Analytics Platform5.x Update Site 」 http://update.knime.com/analytics-platform/4.x）。次に、拡張機能を選択し、「Next」ボタンをクリックし、ウィザードの指示に従います。
3. Web ブラウザまたは KNIME Community Hub パネルから KNIME Community
Hub を検索します。目的の拡張機能が見つかったら、拡張機能アイコンをブラウザからワークフローエディタにドラッグ＆ドロップします。

ワークフローエディタにドラッグ＆ドロップ
してインストールする
図 1.16 「Available Software」画面

図 1.15 KNIME Community Hub から
拡張機能をインストールする選択した拡張機能がインストールされ、KNIME が再起動されると、インストールされた拡張機能に対応する新しいカテゴリが「Node Repository」に表示されます。
「 Available Software 」 画 面 に は 、 「 KNIME & Extensions 」 「 KNIME Labs
Extensions」「KNIME Node Development Tools」「Sources」などいくつかの拡張機能グループがあります。「KNIME & Extensions」には、現在のリリースで提供されているすべての拡張機能が含まれています。「KNIME Labs Extensions」には、まだ正規リリースの品質ではないものの、すぐに使用できる拡張機能が多数含まれています。サードパーティやコミュニティ団体から寄贈された特定のパッケージも、拡張機能のリストから利用でき、これらは通常「Community」カテゴリに分類されています。例えば、化学情報学的なものであっても、すべての拡張機能をインストールすることをお勧めします。それらの多くには、必ずしも特定のドメインに限定されない、いくつかの有用なノードが含まれているからです。

24

第１章：はじめに

１.１４. 本書のデータとワークフロー
本書では、いくつかの例を構築し、練習問題とその解答を提供します。ワークフロ
ーは KNIME Community Hub からアクセスでき、KNIME Press スペースに保存されています。KNIME Community Hub から資料をダウンロードするには、KNIME
ア カ ウ ン ト で ロ グ イ ン す る 必 要 が あ り ま す 。 （ KNIME ア カ ウ ン ト を 作 成 する)KNIME Community Hub に入ったら、ワークフローをダウンロードするために、クラウドアイコンをクリックし、KNIME Beginner’s Luck スペースからフォルダ全体をあなたのマシンにダウンロードします。ダブルクリックするか、「 File」⇒「Import KNIME Workflow…」を選択します。

図 1.17 KNIME Community Hub 内の Beginners Luck スペース

インポート後、Space Explorer パネルに、Chapter2、Chapter3～7 のサブフォル
ダを含む KNIME Beginner's Luck v5.2 - Exercises フォルダがあるはずです。また、KBLdata フォルダには必要なデータが格納されています。
練習問題やワークフロー例で使用したデータは、著者が作成したものと公開データ
リポジトリである UCI Machine Learning Repository（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets）からダウンロードしたものになります。データセットが UCI Repository に属する場合、ダウンロードリンクがここに提供されます。著者が生成したデータで公開データでないものは、KBLdata フォル
ダにあります。
UCI Machine Learning Repository からのデータ：•

Adult.data: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult•

Iris data: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris25

第１章：はじめに•

Yellow-small.data (Balloons): http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Balloons•

Wine data: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine

１.１５. 練習問題
問１
「book_workspace」という名前のワークスペースを作成してください。このワー
クスペースは、次のワークフローと練習問題で使用します。

問１ 解答
•

KNIME を起動•

Workspace Launcher 内 の 、「Browse」をクリック•

新しいワークスペースへのパス
を選択•「Launch」をクリック

図 1.18 練習問題１：「book_workspace」を作成

デフォルトのワークスペースに設定するには、左下のオプションを有効にします。

問２
以下の拡張機能をインストールしてください：•

KNIME Database•

KNIME Javascript Views•

KNIME Report Designer

26第１章：はじめに

問２ 解答
右上のオプションから、「Menu」 ⇒ 「Install Extensions」を選択します。必要な拡張機能を検索して選択し、「Next」をクリックし、指示に従ってください。

図 1.19 練習問題２：KNIME 拡張機能のリスト

図 1.20 練習問題２： Reporting Extension

問３
Node Repository で す べ て の 「 Row Filter 」 ノ ー ド を 検 索 し ま す 。 「 NodeDescription」パネルを見て、「Row Filter」「Reference Row Filter」「Nominal
Value Row Filter」の違いを説明できますか？ 以下のデータテーブルを使用して、ノードの効果を確認してください：

Original Table

Reference Table

Position

Name

Team

Ranking

Scores1

The Black Rose

4

1

22

2

Cynthia

4

3

14

3

Tinkerbell

4

4

10

4

Mother4

5

Augusta

3

6

The Seven Seas

3

27

第１章：はじめに

問３ 解答
Row Filter ノード
このノードでは、特定の条件に従って行をフィルタリングすることができます。特定の範囲（行番号による）、特定の行 ID を持つ行、選択可能な列（属性）に特定の値を持つ行を含めたり除外したりすることができます。以下の例では、次のフィル
タ基準を使用しています。: team > 3
Original Table

Filtered Table

Position

Name

Team

Position

Name

Team

1

The Black Rose

41

The Black Rose

42

Cynthia42

Cynthia

4

3

Tinkerbell

43

Tinkerbell

44Mother4

4

Mother4

5

Augusta

3

6

The Seven Seas

3

Reference Row Filter ノード
このノードには 2 つのテーブルが入力されます。一番下のポートに接続されたテーブルを参照テーブル、一番上のポートに接続されたテーブルをフィルタリング対象のテーブルとします。参照テーブルの参照列ともう一方のテーブルのフィルタリン
グ列を選択しなければいけません。フィルタリング列の値が参照列にも存在する場
合、「include」が選択された場合は保持され、「exclude」が選択された場合は削除されます。
Reference Table

Filtering Table

Ranking

ScoresPosition

Name

Team

1

22

1

The Black Rose

4

3

14

2

Cynthia

4

4

10

3

Tinkerbell

44Mother4

5

Augusta

3

6

The Seven Seas

3

28

第１章：はじめに

Resulting Table
Position

Name

Team

1

The Black Rose

4

3

Tinkerbell

44Mother4

上の例では、参照テーブルから「Ranking」を、フィルタリングテーブルから「Position」を使用しています。共通の行を含めることにした。
Nominal Value Row Filter ノード
名目属性の選択値に基づいて行をフィルタリングします。名目列とこの属性の 1 つ
以上の名目値をフィルタ基準として選択することができ、選択された列にこれらの名目値を持つ行が、出力データに含まれます。基本的に、これは名目値を持つ列に適用される行フィルタです。名目列とは文字列の列のことで、名目値とはその中の値のことです。
以下の例では、名目列として「name」を、フィルタリング基準として「name =Cynthia」を使用しています。
Original Table

Filtered Table

Position

Name

Team

Position

Name

Team

1

The Black Rose

42

Cynthia42

Cynthia

4

3

Tinkerbell

44Mother4

5

Augusta

3

6

The Seven Seas

329