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iModel 应用用例介绍

iModel 应用用例介绍

iModel (KNIME) 是将 iModel 强大的机器学习与建模能力无缝集成到 KNIME 数据分析平台中的解决方案。通过该应用,用户可以在 KNIME 的可视化工作流环境中,直接调用 iModel 的各类算法与数据处理模块,实现从数据导入、清洗、特征工程,到模型训练、评估与部署的全流程自动化。
借助 iModel 的节点化操作和 iModel 的高效计算,数据科学家与业务分析人员无需编写复杂代码,就能快速构建并优化预测模型,大幅提升数据驱动决策的效率与准确性。
典型应用包括:客户流失预测、质量检测、销售预测、风险评估以及各类定制化分析任务。
负责人 Kevin Zhu
最后更新 2025年08月13日
成员 2
中级
iModel工作流助手及其与RPA功能的结合
iModel工作流助手及其与RPA功能的结合

该讲座深入探讨了“工作流助手”及其与 RPA(机器人流程自动化)功能 的结合。讲者介绍了如何利用此工具处理传统上难以直接连接的场景,例如网页表单填写和数据抓取,而这些任务过去常需多个RPA工具协同。新版本的工作流助手通过无代码录制方式实现自动化操作,例如自动登录、填写和提交数据,还能根据预设条件控制填写内容,极大地简化了数据处理和报告生成过程,并支持自动邮件通知和报告分享。

iModel工作流助手及其与RPA功能的结合
iModel工作流助手及其与RPA功能的结合
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该讲座深入探讨了“工作流助手”及其与 RPA(机器人流程自动化)功能 的结合。讲者介绍了如何利用此工具处理传统上难以直接连接的场景,例如网页表单填写和数据抓取,而这些任务过去常需多个RPA工具协同。新版本的工作流助手通过无代码录制方式实现自动化操作,例如自动登录、填写和提交数据,还能根据预设条件控制填写内容,极大地简化了数据处理和报告生成过程,并支持自动邮件通知和报告分享。

利用iModel(KNIME)实现数据在线填报的案例
利用iModel(KNIME)实现数据在线填报的案例
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该视频分享了一个利用iModel(knime)实现数据在线填报的案例,这与 n 通常用于处理既定数据的工作流有所不同。此方法能够收集数据并保留历史记录,通过创建填报界面、生成变量并将其转换为表格来实现。数据可以保存到 CSV 文件或数据库中,但使用 CSV 更为简便,且整个过程完全在工作流内部完成,最大限度地减少了对外部的依赖。此外,该工作流还可以发布到服务器,转化为在线填报平台,从而实现复杂的数据收集和展示功能。

如何利用iModel工作流来实现在线数据上传与更新
如何利用iModel工作流来实现在线数据上传与更新
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该视频演示了一个如何利用iModel工作流来实现在线数据上传与更新的案例。它详细介绍了如何通过交互式组件动态变量将数据上传至CSV文件,并利用刷新按钮实时查看数据的变化。此外,视频还展示了如何将处理后的数据发布到服务器,从而实现网页端的数据上传、下载和实时刷新功能,最终提供了一个在线数据上传和动态表格的解决方案




iModel监控文件目录的变化
iModel监控文件目录的变化
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本视频介绍了一种特殊的工作流,其核心功能是监控文件目录的变化。这个工作流能够被部署到服务器上,并且可以配置要监控的目录,然后会循环检查该目录。一旦检测到目录中有新文件添加,它就会触发后续的操作,例如显示新增内容。这个简化的目录监控工作流不仅可以持续运行,还可以作为中心节点来触发其他相关工作流,从而实现自动化处理。

如何将使用 ECharts 创建的数据可视化报表部署为Web应用程序
如何将使用 ECharts 创建的数据可视化报表部署为Web应用程序
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该视频教程展示了如何将使用 ECharts 创建的数据可视化报表部署为Web应用程序。教程强调了 ECharts 的数据可视化功能,能够制作美观的报表。通过简单的工作流程,用户可以将包含图表的CSV数据导入ECharts,并将其部署到服务器。这样,原本独立的报表就能转化为动态的、可分享的网页版,甚至可以嵌入到其他企业系统中,从而实现企业级的应用,极大地提升了数据分析的互动性和可用性。

iModel(KNIME) 流程挖掘演示
iModel(KNIME) 流程挖掘演示
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本视频展示了如何利用一个KNIME中文版工具进行流程挖掘和优化。该工具能够通过连接CSV文件或数据库数据,快速生成交互式流程分析图,从而帮助用户根据设定的条件进行分析和预测。此外,它支持将优化后的工作流发布为应用程序,无需编码即可根据企业数据日志构建流程挖掘应用,并能便捷地分享或嵌入到其他系统中,显著提升了效率并提供了动态的决策依据

如何在 N-display 软件中构建原型 AI 助手
如何在 N-display 软件中构建原型 AI 助手
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该视频教程演示了如何在 N-display 软件中构建原型 AI 助手。它首先指导用户创建新的工作流并导入 OpenAI 认证,强调了 API 密钥的输入和网络限制的注意事项。视频随后展示了 N-display 中可用的各种 AI 组件,包括连接提示词和向量数据库,并详细讲解了如何连接模型并进行验证。最后,教程展示了如何引入用户输入数据来生成简单的验证码或构建聊天界面,并强调了整个设计过程的简洁性和易于集成到现有工作流的特点。

iModel 邮件回执统计
iModel 邮件回执统计
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本视频介绍了一个电子邮件回执统计的解决方案,该方案利用了版本5.2中新增的邮件读取插件。用户可以根据邮件的特定内容(如邮件标题中的“收件平”)进行筛选和匹配,并基于返回的变量值实现已读回执的读取与统计。最终,该方案能够去重并分组邮件数据,形成可视化报告,并可发布到服务器供团队成员共享使用。
iModel(KNIME)文件拆分
iModel(KNIME)文件拆分
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本视频教程介绍了数据拆分的工作流程。它首先解释了原始数据的两个主要用途:一是作为数据操作的主题,二是根据分组进行细分,例如按类别进行分组。接着,教程演示了如何循环处理数据,并通过变量进行过滤,这与常见的函数过滤有所不同。最后,它强调了生成Excel文件时文件名的重要性,因为文件名将用于拆分不同的细分数据,并通过路径转换完成整个过程。
iModel(KNIME)如何用大语言模型处理PDF
iModel(KNIME)如何用大语言模型处理PDF
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该视频分享了如何利用大型语言模型(LLM)处理和提取PDF文档中的信息。讲者首先介绍了处理对象是PDF或EPPDF文件,并指出过去通常采用正则表达式进行信息提取,但现在大型语言模型提供了一种更高效的替代方案。处理流程主要分为三个核心部分:连接大型语言模型(可以是在线或本地模型),接着使用插件从PDF中批量提取数据,最后是**优化提示词(prompt)**以确保模型返回预期的、精确的结果。通过这种方法,不仅可以高效提取文本信息,例如公司名称,还可以处理图片素材,并且最终可以将整理好的数据导入到数据库中,实现自动化和精细化的信息处理。