今天我并不是要推荐Tableau相关的书籍，因为目前市面上已经发行的Tableau书籍都比较久远，我和喜乐君今年即将要出版的两本Tableau数据分析系列图书，距上市还有一段时间，还需要大家耐心等待。不过，我强烈向大家推荐一本KNIME相关的新书《KNIME数据科学案例教程》。
在我接触的数据分析软件中，毫无疑问Tableau Desktop和Prep是上手最容易的，没有之一，这两个工具也是我工作中的好帮手。Desktop自不用多说，我的公众号就是因Desktop而生的，而Prep作为Desktop的前置工具，更着重于关系型数据库的ETL工作，作为ETL的后起之秀，虽然Prep可以完成我工作中的80%工作，但是遇到更加复杂的使用场景，Prep就略显吃力。
我在寻找Prep的替补软件的过程中，发现了KNIME。KNIME不仅可以搞定ETL工作，机器学习、可视化、Python编程等等都可以在一个软件，或者说一个流程中完成，是一款全能型的数据工具。最近我一直在向别人安利这个软件，最重要的是桌面版免费。
引用书中对KNIME的介绍：
KNIME数据分析平台是一款强大、开源的数据挖掘软件平台，用于数据科学、数字化创新、机器学习等广泛领域，通过?？榛诘?、无代码的工作流方式固化和传递流程、链接算法资源，从而形成更为优化的人力组织模式，高效低成本实现灵活多变、时效性要求特别高的数字化需求?？梢约虻サ亟淅斫馕笫菔贝摹癊xcel”，是未来信息化社会人人必备的工具体系的一环，是数字化发展趋势下的必然产物，是方法论的具象工具之一。
相对于Prep来说，KNIME有一定的学习成本，但并不是很高。如果基本熟练了Prep的使用，学习起KNIME来就更加的顺畅。尤其是KNIME可以使用编程中的各种变量，循环，递归，遍历等算法，这是Prep所不具备的，而这些过程通过拖拽节点的可视化方式实现，并不需要使用代码，有编程思维的人使用起来就更加的得心应手。比如，以前需要使用python完成的工作，KNIME中拖拽几个节点配置一下就可以了，省去了编写代码的过程，我在前面《购物篮分析（3）——利用Knime和Python实现》一文中已经对比过。
而《KNIME数据科学案例教程》这本书的特点就是案例化教学，通过几十个案例，一步一步带领大家了解KNIME，这是我非常喜欢的一种思路，简单高效。
引用书中内容简介
本书以若干数据处理任务为主线，循序渐进地引导读者使用KNIME开源数据平台。书中提供了一些富有趣味性的数据处理案例，在一步一步解决问题的过程中，帮助读者熟悉KNIME当中众多节点的使用方法，以便在其他数据任务中举一反三。作为大数据时代的“Excel”，它将成为未来数字化、信息化社会工程师的必备工具之一。本书的目的就是以KNIME平台作为组织间，人与机器之间的有效媒介，助力各行各业高效发掘数据资产当中的价值。
本书既适合初学者入门，精心设计的案例对于工作多年的开发者也有参考价值，并可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。
说了这么多KNIME的好处，只有你自己去尝试了才知道它到底适不适合你。工具本无所谓好坏，一个工具也不可能全能到解决所有的问题，只要根据自身需求和特定环境，选择自己适合自己的工具即可。
对我来说，能用Tableau就不用别的软件，而Tableau无法完成的时候，KNIME打辅助就可以轻松解决99%的工作。
