Knime中文版下载
Knime是著名的开源数据科学平台，Knime可以帮助用户处理数据整合、建模和可视化并可以方便的部署和管理。通过KNIME可以实现自动化工作流程测试和验证，自动化测试、节省时间并及早发现错误。
核心功能
数据准备
可视化流程使编码人员和非编码人员都可以轻松地使用数据集构建数据管道、连接和转换数据集的方法，以及构建预测模型的能力。
可视化
通过对列的快速可视化分析来节省时间，包括值的分布、最高值、异常值、无效值和总体统计信息。对于分类数据，可视化分析包括按值分布，包括每个值的值的计数和百分比。
机器学习
用户还可以使用公式、代码或内置视觉配方创建新功能，以提供额外的信号来提高模型的准确性。创建后，将特征工程步骤存储在配方中，以便在评分和模型再训练中重复使用。
数据运维
KNIME项目是用户所有工作和协作的中心。每个 IMODEL项目都有一个可视化流程，包括与项目相关的数据集和配方管道。用户可以查看项目和相关资产(如仪表板)，检查项目的整体状态，并查看最近的活动。
分析应用
KNIME可以轻松创建项目仪表板并与业务用户共享。为仪表板安排更新或触发更新很容易，并确保最新信息可用。通过将仪表板作为 KNIME 项目的一部分，业务用户和项目利益相关者可以轻松查看 AI 项目的输出并跟踪 KPI 和价值。
协作
真正的高级分析项目需要一系列步骤，将数据从一种状态转换为另一种状态，从而产生新的数据集、功能、指标、图表、仪表板、预测模型和应用程序。KNIME 可视化流程是团队在数据项目上进行协作的画布。借助可视化流程，团队中的每个人都可以使用通用对象和可视化语言来描述逐步的方法，并为未来的用户记录整个数据流程。
本土开源数据科学
开放透明、可自由使用与定制，促进技术创新与协作共享
IMODEL是在国际知名的数据科学平台 KNIME 基础上进行二次开发的本土开源软件，充分保留了 KNIME 在可视化建模、流程化分析、插件扩展等方面的强大能力，同时结合国内用户需求进行了深度本地化优化。例如，IMODEL 提供了更友好的中文界面、更符合国情的数据合规处理能力，以及面向行业的数据建模模板(如制造、金融、能源等)，大大降低了数据科学的入门门槛，提升了工程落地的效率。
数据处理流程可控，符合本地数据安全与合规要求。
本地语言界面与行业模板使非技术用户也能高效使用。
促进高校、企业、开发者参与，共建自主技术生态。
避免高昂的商业授权费用，实现可持续的技术投入。
开放源代码，便于根据行业场景定制功能与算法模块。