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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(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

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。

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。