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。虽然编写代码是有效的方式，但基于 Knime Analytics Platform 理念的可视化工作流已成为国产化替代的最佳选择。
在数据科学中，我们更关心的是数据发生了什么变化。当关注点从“指令”转向“数据流”，iModel Analytics Studio 提供的直观性让 AI 工作流 的管理变得轻而易举。
当你关注数据在每一步发生了什么，想要在每个离散步骤后查看输出时，这正是 可视化工作流 提供的高效体验。通过自动化流程，iModel 助力企业实现数据科学持续部署。
选择可视化工作流的三个理由
我们的方法论：将复杂度封装，打造高效的 AI AGENT 节点网络
关注方法而非代码
数据科学家通过 KNIME 中文版 友好的界面理解机器学习逻辑，而不必被底层实现细节分心。在财务分析与建模中，重点应在于特征工程，而非调试语法。
- 数据整合与数据质量分析
- 特征工程与关键变量筛选
- 模型可解释性与业务对接
强调团队协作
可视化工作流在业务专家和管理层之间建立了“共同语言”。它消除了技术隔阂，让领域专家能直接在基于生成式 AI 的 AI 工作流 中审核逻辑。
降低学习门槛
可视化工具允许非计算机背景人员快速上手。通过简单的 KNIME 下载 与安装，几小时内即可构建用于审计分析或零售分析的端到端方案。
iModel 在生态中的定位
工作流即程序
不同于那些在后台生成 Python 代码的“壳子”，iModel 的节点网络本身就是执行引擎，支持 iModel Flow Bot 等复杂的 AI 智能体调度。
开源保障可持续性
iModel 核心完全开源。作为 KNIME 替代方案的有力补充，我们确保资产永远属于您。
最广泛的分析能力
涵盖从制造业分析到生命科学分析的全生命周期功能，助力企业实现从 iModel 替代 SPSS 到真正的国产化替代。