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MATLAB und SAS Visual Data Mining and Machine Learning vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (42.0% der Bewertungen)
Unternehmen (49.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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MATLAB
Sternebewertung
(759)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (42.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über MATLABSAS Visual Data Mining and Machine Learning
Sternebewertung
(85)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (49.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über SAS Visual Data Mining and Machine LearningZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass MATLAB in seinen Datenvisualisierungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend ist, was im Vergleich zu SAS Visual Data Mining und Machine Learning, das in demselben Bereich eine Bewertung von 8,9 erhielt, intuitivere und interaktivere Datenpräsentationen ermöglicht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modelltrainingsfunktion von MATLAB mit 8,6 hoch bewertet wird und robuste Unterstützung für die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen bietet, während SAS Visual Data Mining und Machine Learning eine höhere Bewertung von 9,0 erhielt, was auf eine benutzerfreundlichere Erfahrung in diesem Aspekt hinweist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Vorgefertigten Algorithmen von MATLAB mit einer Bewertung von 8,9 eine breite Palette von Optionen für Benutzer bieten, was die Implementierung komplexer Modelle erleichtert, während die Bewertung von SAS Visual Data Mining und Machine Learning von 8,6 auf weniger vorgefertigte Optionen hinweist, die möglicherweise mehr manuelle Einrichtung erfordern.
- Rezensenten erwähnen, dass SAS Visual Data Mining und Machine Learning bei der Bereitstellung von Managed Services mit einer Bewertung von 8,9 glänzt, was auf einen nahtloseren Integrationsprozess im Vergleich zu MATLABs Bewertung von 8,6 hinweist, die möglicherweise mehr Benutzereingriffe erfordert.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Benutzerfreundlichkeit von MATLAB mit einer Bewertung von 8,3 etwas niedriger ist als die von SAS Visual Data Mining und Machine Learning mit 8,6, was darauf hindeutet, dass SAS möglicherweise eine benutzerfreundlichere Oberfläche für Anfänger bietet.
- Rezensenten sagen, dass die Statistischen Werkzeuge von MATLAB, insbesondere im Bereich Scripting und Data Mining, mit 8,1 bewertet wurden, was einige Benutzer als weniger umfassend empfinden als die höheren Bewertungen von SAS Visual Data Mining und Machine Learning in ähnlichen Bereichen, was auf eine mögliche Lücke in fortgeschrittenen statistischen Funktionalitäten hinweist.
MATLAB vs SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten SAS Visual Data Mining and Machine Learning einfacher zu verwenden, zu verwalten und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit MATLAB.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass MATLAB den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von SAS Visual Data Mining and Machine Learning gegenüber MATLAB.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
MATLAB
Keine Preisinformationen verfügbarSAS Visual Data Mining and Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
MATLAB
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSAS Visual Data Mining and Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
666
8.5
24
Einfache Bedienung
8.3
675
8.4
28
Einfache Einrichtung
8.6
77
8.5
18
Einfache Verwaltung
8.4
41
8.9
14
Qualität der Unterstützung
8.6
619
9.0
23
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.4
38
8.9
15
Produktrichtung (% positiv)
8.8
664
9.1
25
Funktionen
Design
8.4
147
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
164
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
166
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
141
Nicht genügend Daten verfügbar
Tools
8.4
127
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
132
Nicht genügend Daten verfügbar
Arbeit
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Umwelt
8.4
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
162
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
138
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
177
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
115
8.4
8
system
8.5
74
8.8
8
Modellentwicklung
8.5
96
8.1
7
8.6
94
9.0
7
9.0
102
8.6
7
8.6
98
9.0
7
Modellentwicklung
8.7
79
7.5
6
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.8
88
8.7
5
8.3
78
7.5
6
8.2
76
7.0
5
8.6
90
8.6
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
69
8.7
5
8.7
77
8.6
7
Einsatz
8.4
82
8.9
6
8.7
92
8.3
6
8.4
93
8.6
7
Generative KI
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
9
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
8.7
82
Nicht genügend Daten
Datentransformation
8.7
73
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
45
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbindung
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
MATLAB und SAS Visual Data Mining and Machine Learning sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
MATLAB ist kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab und Simulation & CAE
SAS Visual Data Mining and Machine Learning ist kategorisiert als Predictive Analytics
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
MATLAB
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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
15.6%
forschung
12.9%
Computersoftware
6.9%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
6.8%
Bildungsmanagement
6.2%
Andere
51.6%
Computersoftware
48.0%
Banking
6.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.3%
Bildungsmanagement
5.3%
Finanzdienstleistungen
4.0%
Andere
30.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
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
SAS Visual Data Mining and Machine Learning hat keine Diskussionen mit Antworten
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