使用数据挖掘工具 Knime，分析某公司用户使用情况。
- 首先，打开csv文件数据，看到有以下门类：
时间、track id 歌曲名、用户行为、用户id、日期、snap_id 即歌曲门类
- 然后，打开Knime，在local下新建一个project。
- io下选择file Reader
读入 csv文件
- 选择number to string，选择dateindex，为了后边可以选择string to date
- 选择string to date
选择dataindex， 格式yyyyMMdd
- 选择date field extractor，从转换后的date 里面分解开月日年。
- 根据用户id 和 日期排序，选择 row sorter
- 选择groupby
groupby listener id
option 里面：
选择 起、始时间，最多动作，多少首歌曲，歌曲共听了多少遍
最后执行，得出表。