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IBM Decision Optimization und MATLAB vergleichen 
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IBM Decision Optimization
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(41)4.5 von 5
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Erfahren Sie mehr über MATLABZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass MATLAB in der Datenvisualisierung hervorragend ist, mit einer G2-Bewertung von 9,0, was es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die die grafische Darstellung von Daten priorisieren. Im Gegensatz dazu bietet IBM Decision Optimization zwar solide Visualisierungstools, erreicht jedoch nicht dieses Maß an Benutzerzufriedenheit.
- Rezensenten erwähnen, dass die vorgefertigten Algorithmen von MATLAB hoch gelobt werden, mit einer Bewertung von 8,9, was die Modellentwicklung erheblich unterstützt. Andererseits werden die vorgefertigten Algorithmen von IBM Decision Optimization mit 8,3 bewertet und als weniger umfassend angesehen, was die schnelle Bereitstellung von Lösungen behindern könnte.
- G2-Nutzer heben die starke Unterstützung von MATLAB für maschinelle Lernservices hervor, insbesondere in Bereichen wie Computer Vision und Deep Learning, mit Bewertungen von 8,9 bzw. 8,7. Im Gegensatz dazu sind die Bewertungen von IBM Decision Optimization in diesen Bereichen niedriger, bei 7,9 und 7,5, was auf eine mögliche Lücke in fortgeschrittenen maschinellen Lernfähigkeiten hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Benutzerfreundlichkeit von MATLAB ein signifikanter Vorteil ist, mit einer Bewertung von 8,3, was es für Benutzer mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen zugänglich macht. Im Vergleich dazu hat IBM Decision Optimization eine etwas höhere Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 8,7, aber der Unterschied ist möglicherweise nicht groß genug, um Benutzer zu beeinflussen, die den umfangreichen Community- und Ressourcen von MATLAB schätzen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Integrationsfähigkeiten von MATLAB, insbesondere mit Hadoop und Spark, mit 8,3 bzw. 8,6 bewertet werden, was für Benutzer, die mit großen Datensätzen arbeiten, entscheidend ist. IBM Decision Optimization bietet zwar Integrationsoptionen, bietet jedoch nicht das gleiche Maß an Unterstützung, was ein Nachteil für datenintensive Anwendungen sein könnte.
- Benutzer sagen, dass die Befehlsklarheit und Aufgabenverwaltungsfunktionen von MATLAB, beide mit 8,7 bewertet, zu einem reibungsloseren Benutzererlebnis beitragen, insbesondere bei komplexen Projekten. Im Gegensatz dazu sind die Bewertungen von IBM Decision Optimization in diesen Bereichen niedriger, was darauf hindeutet, dass Benutzer bei der effektiven Verwaltung komplexer Aufgaben auf Herausforderungen stoßen könnten.
IBM Decision Optimization vs MATLAB
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM Decision Optimization einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit MATLAB, zusammen mit der Verwaltung.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass MATLAB den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Decision Optimization.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten IBM Decision Optimization und MATLAB ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von MATLAB gegenüber IBM Decision Optimization.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Decision Optimization
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Free edition
Free
Erkunden und lernen Sie Optimierung und Constraint-Programmierung mit unserer kostenlosen Edition.
- Begrenzt auf 1000 Variablen und 1000 Einschränkungen, aber Modelle können bearbeitet werden
- Verwenden Sie sowohl das OPL/IDE als auch die API-Modellierung/Lösung
MATLAB
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
IBM Decision Optimization
Kostenlose Testversion verfügbar
MATLAB
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.4
30
9.0
666
Einfache Bedienung
8.7
30
8.3
675
Einfache Einrichtung
8.3
14
8.6
77
Einfache Verwaltung
8.7
14
8.4
41
Qualität der Unterstützung
8.6
30
8.6
619
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
14
8.4
38
Produktrichtung (% positiv)
8.0
29
8.8
664
Funktionen
Design
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
147
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
164
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
166
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
141
Tools
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
127
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
132
Arbeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
159
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
161
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
145
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
135
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
141
Umwelt
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
162
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
138
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
177
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
7.6
9
8.4
115
system
7.2
9
8.5
74
Modellentwicklung
7.9
7
8.5
96
8.3
7
8.6
94
8.3
7
9.0
102
7.4
7
8.6
98
Modellentwicklung
7.4
9
8.7
79
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.9
7
8.8
88
7.4
7
8.3
78
6.9
7
8.2
76
6.9
7
8.6
90
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.3
8
8.5
69
7.5
8
8.7
77
Einsatz
8.3
7
8.4
82
8.1
7
8.7
92
7.6
7
8.4
93
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
14
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
10
Entscheidungsmanagement-Plattformen20 Funktionen ausblenden20 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Geschäftslogik
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
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
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Entscheidungsmanagement-Plattformen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.7
82
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
73
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
45
|
Verifizierte Funktion
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
47
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
50
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
60
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
52
|
Verifizierte Funktion
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
73
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
68
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
60
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
36
|
Verifizierte Funktion
Gebäude-Berichte
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
Plattform
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
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
IBM Decision Optimization und MATLAB sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM Decision Optimization ist kategorisiert als Entscheidungsmanagement-Plattformen
MATLAB ist kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab und Simulation & CAE
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Decision Optimization
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
MATLAB
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
Finanzdienstleistungen
14.3%
Bildungsmanagement
11.4%
Computersoftware
11.4%
Transport/LKW/Eisenbahn
5.7%
forschung
5.7%
Andere
51.4%
hochschulbildung
15.6%
forschung
12.9%
Computersoftware
6.9%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
6.8%
Bildungsmanagement
6.2%
Andere
51.6%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Decision Optimization hat keine Diskussionen mit Antworten
Gibt es eine gute Website, um über die Matlab-Programmierung zu diskutieren?
3 Kommentare
TD
Mathworks-Website wäre ein besserer Ort, da es die offizielle Website der Hersteller von Matlab ist.Mehr erfahren
Kann ich Matlab kostenlos nutzen?
3 Kommentare
PC
Sie können die Testversion von MATLAB kostenlos nutzen. Außerdem, wenn Sie an Online-Kursen teilnehmen, z.B. von Coursera, erlauben sie Ihnen, MATLAB für die...Mehr erfahren
Ist es möglich, die Ausgabe des Simulink-Terminals zu überprüfen, wenn ich keinen Scope verwende?
2 Kommentare
MA
Ja, wenn Sie von Anfang an den "Arbeitsbereich"-Block für das gesamte Simulink-Modell vorbereitet haben. Sie können jede gewünschte Variable anzeigen.Mehr erfahren
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