KNIME Workflowによる実験データ処理について〈前編：データの読み込みについて〉 - t_kahi’s blog
こんばんは，@PKです. 今日はKNIMEを用いた実験データ処理について，紹介したいと思います． はじめに KNIME workflowの概要 データ読み込みについて 最後に はじめに 実はこれまで，自身もKNIMEを使ってデータ解析をすることは多くはありませんでした． スクリーニングのデータならともかく，毎日異なる実験（核酸実験や，タンパク質発現，ハイコンテントアナリシス等）をする場合は，どうしても慣れ親しんだEXCELを使ってしまいます． 以下に自分の例ですが，実験の流れを示しています． まず，実験の目的（仮説立案）から実験デザインを考えて，実験を行います．そして得られたデータを加工して，最終的にグラフや統計的な処理を行い，結果を解釈できるようにします． 最近KNIMEの操作に慣れてきたこともあり，実験データがcsvやexcel形式で数値として出力されるものについては，データの加工部分
【KNIME 】scikit-learnをKNIMEで動かすよ 〜t-SNEを題材に〜 - 非プログラマーのためのインフォマティクス入門。（仮）
みなさん、年度末が近づいてきました。色々と忙しい日々ですが体調には気をつけないといけません（私は、先日発熱しました…）。 さてさて、今回はKNIME上でpython書いて、scikit-learnを動かしてみます。 で紹介した可視化を、t-SNEを使ってやってみます。 その前に！ KNIME上でpython、どうやって使うの？に軽くふれます。 まず、python3を使いたければ、KNIME3.5以上が良い気がします(3.4でもいけそうですが)。 File >> preferencesと進んで、検索窓にpythonと入れれば、下のような設定画面にたどり着きます。ここに使いたいpythonの実行ファイルを指定すればOKです。私の場合はanacondaを使ってpython環境を用意しているので、所望のenvのbinの中のpythonを指定しています。 ここで、私のようなど素人＋化合物情報を扱いた
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