Sistema de archivos local

El concepto "Sistema de archivos local" o el "espacio de trabajo local" en KNIME. El espacio de trabajo local es la carpeta en tu computadora donde KNIME guarda tus proyectos y flujos de trabajo.
Para hacer que la ruta del archivo sea dinámica en KNIME, se pueden usar variables. Se puede crear una variable que contenga la ruta del archivo. Luego, esa variable se puede conectar al nodo CSV Reader para que KNIME sepa qué archivo leer. Si el archivo no está en esa carpeta, se puede cambiar la ruta en la variable.
Al exportar, puedes elegir reiniciar el flujo de trabajo para que los datos no se incluyan en el archivo exportado. Esto hace que el archivo sea más ligero y protege tus datos.

Respecto a

El término "Respecto a" se utiliza para indicar relación o conexión entre dos elementos.
Por ejemplo, en el contexto de KNIME, podrías preguntar:
- "Respecto a la configuración del nodo, ¿cómo puedo cambiar el delimitador?".
- O podrías preguntar: "Respecto a la visualización de datos, ¿qué tipos de gráficos ofrece KNIME?".
- En ambos casos, "Respecto a" introduce un tema específico sobre el cual se solicita información o aclaración.
  - Ejemplos:
    - C:\Users\username\file.txt para Windows
    - /folder1/folder2/file.txt en Linux
El término se usa para contextualizar la pregunta y dirigir la atención hacia un aspecto particular.

Punto de montaje

Se refiere a la ubicación específica dentro del sistema de archivos donde se accede a un conjunto de datos o una fuente de datos externa.
Podría ser la ruta a un archivo local, una conexión a una base de datos o la dirección de un servicio web que proporciona datos.
Por ejemplo, al configurar un nodo CSV Reader o Database Connector, se debe especificar el "Punto de montaje", que en este caso sería la ruta al archivo CSV o la información de conexión a la base de datos, respectivamente.

Personalizada/KNIME

"Personalizada" probablemente se refiere a la capacidad de KNIME de ser adaptable y flexible a las necesidades del usuario:
- KNIME ofrece una amplia biblioteca de nodos predefinidos, pero también permite la extensión a través de plugins, lo que significa que puedes agregar funcionalidades adicionales según tus necesidades específicas.
- La interfaz gráfica intuitiva de KNIME, basada en nodos, facilita la construcción de flujos de trabajo de análisis de datos personalizados.
  Puedes personalizar la configuración de los nodos, como cambiar el delimitador en un nodo CSV Reader o seleccionar las columnas a incluir en un gráfico.
  KNIME te permite crear variables para hacer que tu flujo de trabajo sea más dinámico, como al definir la ruta de un archivo a través de una variable en lugar de una ruta fija.
- Puedes utilizar scripts de Java o Python para realizar operaciones más personalizadas que no están disponibles como nodos predefinidos.
En resumen, "Personalizada" en el contexto de KNIME significa que la herramienta te da el poder de adaptar y ajustar su funcionalidad a tus necesidades y requisitos particulares.
"KNIME", por supuesto, se refiere a la plataforma de análisis de datos en sí misma. Es una herramienta de código abierto que permite realizar todo el ciclo de vida de un proyecto de análisis de datos, desde la preparación y limpieza de datos hasta la creación de modelos de aprendizaje automático y la visualización de resultados.
Combinando ambos términos, "Personalizada/KNIME" se puede interpretar como la capacidad de KNIME para ser una herramienta flexible y adaptable que permite crear soluciones a medida para diferentes problemas y casos de uso.