数据分析 · Data Analytics
通过直观界面，访问广泛且深入的分析能力
借助 iModel Analytics Studio，把统计分析、机器学习与大模型 AI 全流程集成在一体化可视化的数据分析建模平台中。
📋描述统计汇总与画像
📈推断统计检验与回归
🤖机器学习预测与建模
💬LLM 文本分析NLP 与生成式 AI
← 同一平台，从广度到深度全覆盖 →
数据分析能力
从电子表格到生成式 AI
同一可视化范式，逐级解锁更高级的分析方法。
📑
超越电子表格操作
从手动数据汇总迈向可视化工作流，实现自动化与复用。
- 掌握数据整理后，用同一范式探索更高级分析
- 借助 iModel AI 助手，学习与操作更高效
📊
执行统计分析
用描述性统计总结数据，用推断统计得出结论。
- t 检验、ANOVA、线性与逻辑回归、时间序列等
- 识别趋势、关系与异常
一体化平台
无缝集成与扩展
无论是传统数据库还是新兴 AI 技术，iModel 都能提供无缝连接能力。
覆盖方法
丰富的统计与机器学习方法
无需在多个工具间切换，一个平台覆盖。
t 检验
ANOVA 方差分析
线性 / 逻辑回归
时间序列分析
分类
聚类
异常检测
情感分析
文本挖掘
LLM 问答
价值对比
电子表格 / 单点工具 vs. iModel 一体化分析
把分散的分析能力，收敛到同一个可视化平台。
| 对比维度 | 电子表格 / 单点工具 | iModel 数据分析平台 |
|---|---|---|
| 能力广度 | 各管一段、需多工具 | 统计 + ML + LLM 一体 |
| 操作方式 | 手动公式 / 写代码 | 可视化拖拽 + 脚本扩展 |
| 可复现性 | 难追溯、易出错 | 流程透明、可审计复现 |
| 非结构化数据 | 支持有限 | 文本 / 图像 / 音频皆可 |
| 自动化 | 重复手工 | 清洗、建模、部署自动化 |
| 生态集成 | 封闭、难扩展 | 开放架构 + 50+ 连接器 |
常见问题
关于 iModel 数据分析
iModel 数据分析建模平台覆盖哪些能力？
覆盖从基础统计、描述性分析，到推断统计、机器学习预测，再到 LLM 文本分析与生成式 AI 的全流程建模，是一体化的可视化数据分析平台。
不会编程能做高级分析吗？
可以。iModel 采用可视化工作流，拖拽即可构建分析；同时内置 Python / R 节点，高级用户可在同一流程中混合使用代码与拖拽。
支持哪些统计与机器学习方法？
包括 t 检验、ANOVA、线性与逻辑回归、时间序列分析，以及分类、聚类、异常检测等机器学习算法，并支持情感分析、文本挖掘等 NLP 任务。
能处理文本、图像等非结构化数据吗？
可以。通过拖拽式界面即可处理图像、音频、文本等非结构化数据，并结合 LLM 完成文本分析、情感分析与智能问答。
分析结果如何落地？
分析流程可一键转为交互式 数据应用 或报表，并通过 iModel Enterprise 规模化部署、调度与治理。
能与现有系统集成吗？
iModel 采用开放架构，内置 50+ 数据库连接器，支持 MySQL、Oracle、达梦、人大金仓等，并可通过 Python / R 与第三方库扩展。
