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
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。
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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。
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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。
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