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Gurobi Optimizer und Microsoft Fabric vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (55.0% der Bewertungen)
Unternehmen (55.6% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Gurobi Optimizer
Sternebewertung
(20)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (55.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Gurobi OptimizerMicrosoft Fabric
Sternebewertung
(18)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (55.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Microsoft FabricZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass der Gurobi Optimizer in der "Benutzerfreundlichkeit" mit einer Bewertung von 9,3 hervorragend abschneidet, was ihn zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die eine benutzerfreundliche Oberfläche priorisieren, während Microsoft Fabric mit einer Bewertung von 8,9 für seine etwas steilere Lernkurve bekannt ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die "Qualität des Supports" des Gurobi Optimizers mit 9,2 hoch bewertet wird, was auf eine starke Kundenerfahrung hinweist, während Microsoft Fabric mit 9,0 ebenfalls guten Support bietet, aber möglicherweise nicht die Reaktionsfähigkeit des Gurobi-Teams erreicht.
- G2-Nutzer heben die "Skalierbarkeit" des Gurobi Optimizers mit einer Bewertung von 9,0 hervor, was besonders für Anwendungen auf Unternehmensebene von Vorteil ist, während Microsoft Fabric mit einer etwas höheren Bewertung von 9,1 glänzt, was darauf hindeutet, dass es größere Datensätze und komplexere Operationen effizienter handhaben kann.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die "Modellentwicklung"-Fähigkeiten des Gurobi Optimizers robust sind, insbesondere mit seinen vorgefertigten Algorithmen, die den Modellierungsprozess vereinfachen, während Microsoft Fabric eine breitere Palette von "Maschinen-/Tiefenlern-Diensten" bietet, einschließlich fortschrittlicher Funktionen wie Generative AI, die einige Benutzer als vielseitiger empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass die "Produktentwicklung"-Bewertung des Gurobi Optimizers von 7,3 einige Bedenken hinsichtlich zukünftiger Updates und Verbesserungen aufzeigt, während die perfekte Bewertung von 10,0 für Microsoft Fabric auf ein starkes Engagement für kontinuierliche Entwicklung und Innovation hinweist.
- Benutzer sagen, dass die "Bereitstellungs"-Flexibilität des Gurobi Optimizers mit 8,7 bewertet wird, was für Teams von Vorteil ist, die eine schnelle Implementierung benötigen, während die höhere Bewertung von 9,0 für Microsoft Fabric seine überlegene Einfachheit der Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen widerspiegelt, was es zu einer anpassungsfähigeren Wahl für unterschiedliche organisatorische Bedürfnisse macht.
Gurobi Optimizer vs Microsoft Fabric
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Microsoft Fabric den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Gurobi Optimizer.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Gurobi Optimizer.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Microsoft Fabric gegenüber Gurobi Optimizer.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Gurobi Optimizer
Keine Preisinformationen verfügbarMicrosoft Fabric
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Gurobi Optimizer
Kostenlose Testversion verfügbar
Microsoft Fabric
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
14
9.3
18
Einfache Bedienung
9.3
14
9.0
18
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
9.0
7
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
9.2
10
9.1
18
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
7.3
13
10.0
18
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
16
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
14
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
system
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Gurobi Optimizer und Microsoft Fabric sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Gurobi Optimizer ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Microsoft Fabric hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Gurobi Optimizer
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Microsoft Fabric
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Einzelhandel
10.0%
forschung
10.0%
Logistik und Supply Chain
10.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.0%
hochschulbildung
10.0%
Andere
50.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.7%
Bildungsmanagement
16.7%
herstellungs-
11.1%
Elektro-/Elektronikfertigung
11.1%
Beratung
5.6%
Andere
38.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wie kann ich nichtlineare Optimierung mit dem Gurobi Optimizer lösen?
2 Kommentare
Offizielle Antwort von Gurobi Optimizer
Dies waren damals einige großartige Einblicke in den Umgang mit nichtlinearen Problemen in Gurobi. Darüber hinaus haben neuere Versionen von Gurobi...Mehr erfahren
Gurobi Optimizer hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Microsoft Fabric hat keine Diskussionen mit Antworten
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