数据科学更易理解、更具协作性
可视化工作流程很有意义
让每个数据分析师、科学家和业务专家都能直观看见数据如何流动、被转换与创造价值
为什么可视化工作流更适合数据科学
如今很多数据分析师与数据科学家仍然使用编程语言来处理数据，他们用软件工程师的工具来完成数据工作。这部分源于数据科学家的背景：来自数据工程（熟悉 SQL）、计算机科学（熟悉 Python）或统计学（熟悉 R）。
长期以来，这种方式行之有效。编写代码仍然是访问、清洗、转换与分析数据，以及发布数据科学解决方案的成功方式。但它已不再是让更多人高效处理数据的最佳或最快方式。
软件工程通常强调"控制流"——即指令与逻辑如何让程序按预期运行。但在数据科学中，我们更关心的是通过不同阶段产生见解或模型时数据发生了什么变化。当关注点从"指令"转向"数据及其在流程中被如何塑造"，基于代码的方法的效用就会受到影响。
当你关注数据在每一步发生了什么，想要看到数据流并在每个离散步骤后查看输出时，这正是 iModel Analytics Studio 可视化工作流提供的体验。
选择可视化工作流的三个理由
我们的可视化工作流方法 —— 三个核心优势
关注方法而非代码
数据科学家需要理解某个方法或算法在做什么，而不必了解它的具体实现代码。例如，为电信公司的客户流失预测建模时，关注点在于选择合适的模型并设定优化目标，而不是模型训练背后的底层代码。
数据科学家通常关心：
- 数据理解：数据的特性、质量与结构
- 特征工程：挑选或创建有助于提升模型表现的特征
- 模型选择：为问题与数据选取合适的算法与方法
- 模型评估：用恰当的度量与验证方法评估模型表现
- 可解释性：理解模型如何工作并能向利益相关方解释预测结果
强调团队协作
可视化工作流在数据专家之间，或数据与领域专家之间，创建了一种共同语言。在团队协作中，数据工程师不需要把她的 SQL 代码详尽解释给使用 Python 的 AI 工程师或偏好 JavaScript 的可视化专家。
可视化工作流也非常适合在数据团队与领域专家间合作。很多数据团队的常见抱怨是：团队离数据本身太远，无法理解领域专家视为"常识"的细节与异常。尽早将领域专业知识融入并获取反馈，对于保证项目方向与质量至关重要。
此外，可视化工作流还是治理与合规团队的直观参考，能清楚呈现对敏感数据执行了哪些操作，以及团队可能已建立的访问或控制机制。
降低学习门槛
可视化工作流最大的优势之一是学习曲线更平缓。在数据与 AI 日益普及的时代，培养能处理大规模数据集的未来人才显得尤为重要。
可视化工作流允许初学者从简单的数据操作与自动化入手，但同一工具也能用于复杂的数据科学任务。在几小时内，他们就能构建第一个实际工作流：汇总表格、从数据仓库拉取数据，甚至建立一个机器学习模型。
这种渐进式学习让来自不同背景的人员（如市场、供应链、化学、生产、HR 等）能够无需编程也可构建复杂分析工作流，iModel 用户群中就有大量通过可视化工作流实现技能升级的例子。
iModel Analytics Studio 在低代码生态中的定位
如果你认同可视化工作流适合数据科学，接下来需要评估哪个低代码供应商更适合你的需求
工作流就是程序
许多低代码工具只是为诸如 Python 之类的编程语言之上加了一个可视化界面；拖拽操作会在后台生成代码，有时仍需要手动调整才能运行。iModel Analytics Studio 的工作流本身即为程序，节点网络就是对应的"编程语言"，因此在许多场景下可以完全无代码完成任务，且不依赖特定语言或库。
开源且免费，保障未来可持续性
iModel Analytics Studio 是完全免费且开源的。任何人都可以免费构建任意复杂度的工作流，只有在需要将工作流自动化或以 REST API / 数据应用形式部署时，才会有额外付费选择。开源意味着市场上新的发展能够快速被集成进平台，同时也支持用户按需加入自定义代码。
强大的分析能力
iModel Analytics Studio 在低代码领域提供了最广泛的功能与分析技术，部分原因得益于其开源策略。使用 iModel，通常无需回退到代码层去设置第三方库参数；可视化界面大多数可修改的项都会暴露给用户，从数据库连接到神经网络，涵盖文本、图像与流程挖掘等各类数据科学任务。
开始您的可视化工作流之旅
在 iModel，我们相信可视化工作流对数据科学来说更有意义。我们从头构建了一个真正的（可视化）编程语言，帮助任何背景与水平的数据从业者端到端构建数据科学解决方案。