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Maple und Scilab vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (42.9% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (57.9% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Maple
Sternebewertung
(15)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (42.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über MapleScilab
Sternebewertung
(64)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (57.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über ScilabZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Maple in der Datenvisualisierung mit einer Bewertung von 8,3 hervorragend ist, während Scilab, obwohl kompetent, in diesem Bereich eine etwas niedrigere Bewertung hat. Rezensenten erwähnen, dass die grafischen Fähigkeiten von Maple eine intuitivere Darstellung komplexer Datensätze ermöglichen.
- Rezensenten erwähnen, dass Scilab in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 8,8 im Vergleich zu Maples 8,0 glänzt. Benutzer auf G2 schätzen die benutzerfreundliche Oberfläche von Scilab, die es Anfängern erleichtert, sich zurechtzufinden und die Funktionen effektiv zu nutzen.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Maple überlegene Qualitätskontrollfunktionen hat, die mit 8,2 bewertet werden, was für Anwendungen auf Unternehmensebene unerlässlich ist. Im Gegensatz dazu sind die Qualitätskontrollfunktionen von Scilab nicht so robust, was bei einigen Benutzern Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit in kritischen Anwendungen hervorruft.
- Benutzer sagen, dass Scilab eine bessere Unterstützung für die Finite-Elemente-Analyse mit einer Bewertung von 7,2 bietet, während die Fähigkeiten von Maple in diesem Bereich weniger bevorzugt werden. Rezensenten erwähnen, dass die Werkzeuge von Scilab mehr auf Ingenieuranwendungen zugeschnitten sind, was es zu einer bevorzugten Wahl für Benutzer in diesem Bereich macht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Kollaborationsfunktionen von Maple mit 8,5 bewertet werden, was auf einen starken Schwerpunkt auf Teamarbeit und Projektfreigabe hinweist, was besonders für Unternehmenskunden von Vorteil ist. Im Gegensatz dazu werden die Kollaborationstools von Scilab als weniger effektiv wahrgenommen, was teamorientierte Projekte behindern könnte.
- Benutzer berichten, dass die Produktentwicklung von Maple mit 7,9 bewertet wird, was einige Benutzer beunruhigt, da sie eine Zusicherung für kontinuierliche Entwicklung und Unterstützung suchen. Scilab, mit einer höheren Bewertung von 8,8, wird in Bezug auf zukünftige Updates und Verbesserungen positiver gesehen, was es zu einer attraktiveren Option für Langzeitbenutzer macht.
Maple vs Scilab
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Scilab den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Maple.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Maple.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Scilab gegenüber Maple.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Maple
Keine Preisinformationen verfügbarScilab
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Maple
Keine Informationen zur Testversion verfügbarScilab
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
11
9.0
42
Einfache Bedienung
8.0
11
8.8
42
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.5
8
8.2
35
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
7.9
11
8.8
40
Funktionen
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
14
Funktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Methodik
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
18
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Design
Nicht genügend Daten verfügbar
5.7
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Tools
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
9
Arbeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
7
Umwelt
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
15
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Maple und Scilab sind kategorisiert als Simulation & CAE
Einzigartige Kategorien
Maple hat keine einzigartigen Kategorien
Scilab ist kategorisiert als Statistische Analyse
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Maple
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Scilab
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
hochschulbildung
28.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Computersoftware
14.3%
forschung
7.1%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
7.1%
Andere
28.6%
hochschulbildung
21.1%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
10.5%
Computersoftware
7.0%
Chemikalien
7.0%
forschung
5.3%
Andere
49.1%
Top-Alternativen
Diskussionen
Maple hat keine Diskussionen mit Antworten
Scilab hat keine Diskussionen mit Antworten
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