- iModel Analytics Studio是由KNIME开源驱动
开放且免费，可选编码，始终可扩展
iModel Analytics Studio是免费且开源的，这确保了用户始终处于数据科学的前沿，拥有 300 多个数据源连接器，并与所有流行的机器学习库集成。
- 我们的服务
模块化、可视化的开源数据分析平台，支持从数据清洗到建模的全流程操作，灵活、高效且易于扩展
数据访问与转换
- 01
IMODEL 的集成特性和直观的视觉界面使您能够简化访问、混合和整合所有数据的复杂且令人沮丧的过程。超越繁琐的工作，专注于能驱动有意义的洞察的宝贵分析。
- 将数据准备工作委托给 AI
- 300+内置连接器，访问任何数据
- 处理任意大小或类型的数据
- 利用多功能数据转换能力进行清洗与融合
数据分析
- 02
IMODEL的可视化工作流使任何人—无论他们来自电子表格、软件工程还是数据科学领域—都能访问最先进的方法和流行的机器学习技术及库。
- 超越电子表格操作
- 执行统计分析
- 利用机器学习和预测分析
- 利用 LLMs 和文本挖掘
- 分析非结构化和复杂数据
统计与机器学习
- 03
直观的视觉编程环境还允许您在一个直观的平台上执行数据科学生命周期的每个步骤—从数据摄取和预处理到模型开发、验证、部署和监控。
- 执行描述性统计和推断性统计
- 选择多种机器学习技术
- 实现特征工程和选择
- 评估和解释模型性能
- 部署和监控机器学习模型
生成式 AI
- 04
使用 IMODEL可以允许访问最新最好的模型—同时建立安全措施和控制措施以降低相关风险。利用内置的 AI 助手功能进行技能提升并深入数据科学。
- 通过 K-AI 提升技能并更快地工作
- 访问并定制业界最受欢迎的 LLM 模型
- 通过分析增强 LLM 功能
- 建立护栏以确保数据和模型治理
- 使用 AI 网关控制模型访问权限
可视化与报告
- 05
构建任何分析复杂度的 KNIME 工作流，然后使用可视化来探索数据或与更广泛的团队分享您的见解。创建和共享静态报告，或构建动态、交互式数据应用程序，将见解带给您组织中的任何数量的人。
- 从丰富的原生图表和图形中进行选择
- 将洞察力作为交互式、基于网页的数据应用分享
- 自动化生成报告和定制
- 与 帆软、PowerBI、Qlik 等集成
- 集成 ECharts 和 Python 库
AI 智能体
- 06
基于您所有可用数据构建、部署和管理 AI 代理，这些代理可以执行复杂任务，并根据您的需求进行任意程度的交互。
- 轻松创建自定义 AI 代理，使用可管理的构建模块
- 通过整合数据和上下文，构建更智能的代理
- 访问并定制行业内所有相关的 LLM 模型，为您的智能体应用提供支持
- 创建智能体应用和服务的自定义仓库
- 构建护栏以确保代理工作流中的数据和模型治理
- 我们持续专注于数据分析领域
致力于通过可视化编程提升数据科学的影响力和理解度，并在杂乱且常常被过度炒作的领域中保持清醒的声音。
让数据驱动每一个决策瞬间
我们开创了“Data To Everything”，帮助组织中的每个人—从技术团队到商业领袖—使用数据做出更好的决策，并在日常生活中推动商业价值。
让每一个人、每一个流程、每一个决策、每一个系统，都能使用和受益于数据。
- 即用型行业AI智能体推动业务成果
雇佣自我学习 AI 代理来运营您的业务
可视化月度库存估值，该工作流读取不同城镇每月末记录的库存价值，并根据 KPI 阈值进行处理以进行可视化。
数据提取 AI 代理可在数秒内从 PDF 文件、电子邮件和文件中提取数据。与 Google Drive、Dropbox 和 Box 集成，并支持更多平台，它们使收集和组织数据变得简单高效。
ETL AI 代理自动化系统间数据的提取、转换和加载，帮助企业无缝集成数据，同时保持其准确性和一致性。
该工作流自动化公司采购和供应商支出的审计，同时提供供应商分布的地理空间可视化。
该工作流处理不同项目类别和不同仓库的缺货数据。接下来，它可视化选定仓库位置在相应项目类别中的每月缺货趋势，并返回当前月份的缺货预测。
利用 Deepsheek来解读软件公司的 KPI 报告，AI 通过不同图表和图形的形式获取 KPI 信息。
- 案例研究
阅读我们的故事，了解更多关于 IMODEL 的关键用例、行业、价值及客户。
- 数据挖掘软件国产化替代
使用 IMODEL 替代 SAS，实现降本增效
在某大型金融企业的业务分析流程中，原本大量依赖 SAS 进行数据清洗、建模与分析。然而，SAS 授权费用高昂，且脚本维护成本较高。为此，我们引入了IMODEL平台，逐步将现有的 SAS 处理流程迁移至 IMODEL。
通过 KNIME 的可视化工作流，我们成功重构了客户细分、风险评分、以及营销预测等关键模块。迁移后系统具有以下优势：
- 成本节约：完全摆脱商业授权，节省大量年度许可费用；
- 开发效率提升：拖拽式节点操作，提升了数据科学团队的协作效率；
- 易于维护和扩展：逻辑可视化，降低了维护门槛，并便于后续迭代；
- 与多种系统无缝集成：KNIME 支持多种数据源接入（如数据库、API、Excel 等），使整体流程更加灵活。
目前，迁移后的 IMODEL 系统已全面替代原有 SAS 流程，成功支撑了多个数据驱动的业务项目，并为企业的数据分析体系打下了更具可持续性的基础。
- 让线索无处遁形：IMODEL驱动的智慧审计
某纪委利用 IMODEL 构建智能审计分析平台
某纪委通过 IMODEL的可视化建模与强大的数据处理能力，纪委信息技术团队成功打通了多个业务系统的数据接口，包括财务、审计、项目审批等核心平台，实现了对关键数据的自动化清洗与整合。同时，结合规则引擎与异常检测算法，对下属单位的资金流向、公务支出、项目执行等进行多维度交叉分析，精准发现潜在违纪线索。
系统上线后，带来了以下显著成效：
- 数据全链条可视化：流程清晰，审计人员可直观看到数据从采集到分析的全过程；
- 线索发现更精准：通过 KNIME 中的模型节点自动识别异常交易、频繁变更合同等风险行为；
- 提升案件研判效率：原需数天完成的比对工作，现可在数分钟内完成；
- 强化数据合规治理：构建了基于数据驱动的监督闭环，推动纪检监察工作数字化转型。
该案例展示了 IMODEL在政务监管领域的强大应用潜力，成为传统审计向“智能监督”升级的重要实践样本。
- 能制造加速器：IMODEL 驱动质量与效率双提升
某发动机厂借助 IMODEL实现智能制造转型升级
在制造业迈向智能化、高质量发展的进程中，某知名发动机制造企业引入 KNIME 平台，打造以数据驱动为核心的智能制造分析体系，显著提升了生产效率、质量控制和设备维护水平。
企业通过 KNIME 对生产线采集的多源数据（如传感器数据、工艺参数、质量检测记录等）进行集中整合与建模分析，构建了多个关键应用场景：
- 质量预警与缺陷追溯：基于 KNIME 的机器学习节点，实现对产品缺陷的模式识别与根因分析；
- 设备预测性维护：通过时间序列分析和异常检测算法，提前发现设备潜在故障，避免生产中断；
- 工艺参数优化：结合生产数据与工艺模型，动态调整关键参数，提升成品合格率；
- 报表自动化与可视化：利用 KNIME 的集成能力，实现各部门高频报表自动生成，提升数据利用效率。
通过引入 IMODEL，该发动机厂成功实现了智能制造的核心跃迁，不仅提升了运营效率，也为后续数字化工厂建设奠定了坚实基础。
- 常见问题解答
iModel Analytics Studio是基于开源数据分析平台KNIME的二次开发产品，专注于为中国用户提供更加贴合本地需求的解决方案。
在KNIME强大功能的基础上，IMODEL提供了：
完整的中文界面支持，让用户轻松上手无语言障碍
功能增强模块，针对中国市场和业务场景定制优化
本地化服务，包括技术支持、培训和定制开发，助力企业快速实现数据驱动转型
IMODEL旨在帮助用户充分利用数据科学与AI技术，简化数据分析流程，提升业务决策效率，实现数字化升级。
KNIME（全称：Konstanz Information Miner）是一款开源的数据分析、报告和集成平台，最早由德国康斯坦茨大学（University of Konstanz）开发。它专注于数据科学、机器学习和数据挖掘，提供了一个基于图形界面的拖拽式工作流程设计环境，让用户可以无需编写大量代码就能完成复杂的数据处理和分析任务。
关于KNIME的几个关键点：
创始背景
KNIME最初由康斯坦茨大学的研究团队开发，目的是为学术和工业界提供一个强大且易用的数据分析工具。
- 公司主体
后来，KNIME公司（KNIME GmbH）成立于2013年，总部位于瑞士苏黎世，负责KNIME软件的商业化、企业版本开发以及技术支持。 - 产品特点
- 开源且模块化，拥有大量社区贡献的节点（Nodes）和插件
- 图形化工作流设计，方便非程序员使用
- 支持大数据集成、多语言脚本（Python、R、Java等）
- 用户群体
广泛应用于制药、生物技术、金融、制造、零售等行业的数据科学和分析项目
1. ✅ 尊重并延续 KNIME 的开源精神
iModel Analytics Studio 基于 KNIME 平台进行二次开发，我们严格遵守 KNIME 所采用的 EPL（Eclipse Public License）开源协议。KNIME 本身就是一个优秀的可视化数据分析开源平台，我们坚信延续其开放透明、可协作的精神，能够帮助更多用户、开发者与企业获得价值。
2. 🌱 打造可持续的社区生态
我们希望建立一个围绕 iModel 的活跃开发社区，鼓励开发者、数据分析师、行业专家共同参与，共建插件、共享工作流，从而让 iModel Analytics Studio 成为面向未来的数据科学基础设施。
3. 💡 开放创新，快速演进
开源让产品得以吸收多元化的需求与反馈，加速迭代，持续优化。用户可以自由定制、自主部署，根据实际业务场景拓展功能，从而将 iModel 更紧密地嵌入自身业务流程，实现“Data to Everything”。
4. 🔒 合规、透明、安全可信
我们开源的是在 KNIME 基础上自主开发和增强的部分，包括中文界面、本地化适配、行业扩展功能等。所有代码均向社区公开，确保使用合规、部署可信。我们的目标是打造一个符合企业合规性要求的开源数据科学平台。
5. 🤝 开放不等于放弃商业
开源是我们战略的起点，而不是终点。我们将持续提供商业支持、企业版增强功能、私有化部署和本地服务，助力企业高效落地数据科学能力。
🧭 总结一句话：
我们开源 iModel Analytics Studio，是为了让更多人轻松获得专业数据分析能力，同时共建一个开放、可信、强大且不断进化的智能分析平台。
| 维度 | iModel Analytics Studio | KNIME Analytics Platform |
|---|---|---|
| 基础平台 | ⭐ 基于 KNIME 二次开发，增强可用性 | ✅ KNIME 官方原版 |
| 开源协议 | 🔓 遵循 EPL，增强部分为自研代码 | 🔓 EPL（Eclipse Public License） |
| 语言支持 | ✅ 全中文界面 + 文档 | ❌ 仅英文界面 |
| 本地化适配 | 🇨🇳 适配国产数据库、中文分词、国内场景支持 | 🌐 国际通用适配 |
| 功能增强 | 🔧 图表美化、模板库、调度能力 | 📦 标准开源功能 |
| 企业级支持 | 🛠️ 本地部署、私有化、商业服务支持 | 🌍 面向海外企业 |
| 社区与生态 | 🌱 中文开源社区，鼓励共建 | 🌐 国际技术社区 |
| 兼容性 | ✅ 兼容 KNIME 工作流与插件 | - |
| 目标用户 | 🏢 中文企业、行业用户 | 🎓 科研开发者、英文使用者 |
不需要。我们优化了用户体验，即使没有使用 KNIME 的经验也能快速上手。对于熟悉 KNIME 的用户，iModel 提供了兼容性，方便用户迁移已有流程。
可以。iModel Analytics Studio支持将模型部署为 REST API、批处理脚本或定时任务，便于在企业环境中集成和自动化执行。