Entdecken Sie die besten Alternativen zu IBM SPSS Modeler für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Predictive Analytics Software ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach innovativ, zeitersparend-Softwarelösungen mit datenvereinheitlichung, algorithmen, und textgenerierung. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu IBM SPSS Modeler zu berücksichtigen sind, beinhalten analytics und data analysis. Die beste Gesamtalternative zu IBM SPSS Modeler ist Alteryx. Andere ähnliche Apps wie IBM SPSS Modeler sind Altair AI Studio, KNIME Software, Dataiku, und SAS Enterprise Miner. IBM SPSS Modeler Alternativen finden Sie in Predictive Analytics Software, aber sie könnten auch in Analyseplattformen oder Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sein.
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
RapidMiner ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche und intuitive grafische Benutzeroberfläche für die Gestaltung analytischer Prozesse. Die Weisheit der Vielen und Empfehlungen aus der RapidMiner-Community können Ihren Weg leiten. Und Sie können Ihren R- und Python-Code problemlos wiederverwenden.
KNIME hilft Einzelpersonen und Organisationen, ihre Daten zu verstehen. KNIME überbrückt die Welten von Dashboards und fortgeschrittener Analytik durch eine intuitive Benutzeroberfläche, die für jeden geeignet ist, der mit Daten arbeitet. Es befähigt mehr Geschäftsexperten, eigenständig zu sein, und mehr Datenexperten, das Geschäft an die Spitze der modernen Datenwissenschaft zu bringen, indem es die neuesten KI- und ML-Techniken integriert. KNIME zeichnet sich durch seinen offenen Ansatz aus, der eine einfache Einführung und zukunftssicheren Zugang zu neuen Technologien gewährleistet. Mit Hauptsitz in Zürich hat KNIME Büros in Austin, TX, Konstanz und Berlin.
SAS Enterprise Miner ist eine umfassende Data-Mining- und Predictive-Analytics-Software, die entwickelt wurde, um den Prozess der Entwicklung von deskriptiven und prädiktiven Modellen zu optimieren. Sie ermöglicht es den Benutzern, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster sowie Beziehungen aufzudecken, die zu besseren Entscheidungen führen. Mit einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche erleichtert SAS Enterprise Miner den gesamten Data-Mining-Prozess, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung, und macht fortgeschrittene Analysen sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer zugänglich. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Benutzerfreundliche Oberfläche: Eine interaktive GUI ermöglicht es den Benutzern, Prozessflussdiagramme zu erstellen und vereinfacht den Modellierungsprozess. - Fortschrittliche Datenvorbereitung: Werkzeuge zur Handhabung fehlender Werte, zum Filtern von Ausreißern und zur Durchführung von Datentransformationen verbessern die Datenqualität. - Vielfältige Modellierungstechniken: Unterstützt eine breite Palette von Algorithmen, einschließlich Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Regressionsmodelle, um verschiedenen analytischen Anforderungen gerecht zu werden. - Open-Source-Integration: Nahtlose Integration mit R ermöglicht es den Benutzern, Datentransformationen und Modelltraining innerhalb der Plattform durchzuführen. - Hochleistungsfähigkeiten: Integriert Hochleistungs-Datenmining-Knoten, um die Verarbeitungseffizienz zu steigern. - Automatisiertes Scoring: Generiert Score-Code in mehreren Sprachen (SAS, C, Java, PMML) für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen. - Modellvergleich und -management: Funktionen zum Vergleich mehrerer Modelle mit Lift-Kurven und statistischen Diagnosen, um die leistungsstärksten Modelle zu identifizieren. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: SAS Enterprise Miner befähigt Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, indem es eine robuste Plattform zur Entwicklung genauer prädiktiver Modelle bietet. Es adressiert Herausforderungen wie Betrugserkennung, Risikominimierung, Ressourcenbedarfsprognose und Reduzierung der Kundenabwanderung. Durch die Automatisierung und Vereinfachung komplexer Data-Mining-Aufgaben ermöglicht es den Benutzern, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, was letztendlich die betriebliche Effizienz und den Wettbewerbsvorteil verbessert.
Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.
SAP Analytics Cloud ist eine Multi-Cloud-Lösung, die als Software-as-a-Service (SaaS) entwickelt wurde und alle Analyse- und Planungsfunktionen bietet – Business Intelligence (BI), erweiterte und prädiktive Analysen sowie erweiterte Planung und Analyse – für alle Benutzer in einem Angebot.
Tableau Server ist eine Business-Intelligence-Anwendung, die browserbasierte Analysen bietet, die jeder erlernen und nutzen kann.
MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert.
Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter Business-Intelligence-Dienst (BI), der Mitarbeitern hilft, Visualisierungen zu erstellen, Ad-hoc-Analysen durchzuführen und schnell Geschäftseinblicke aus ihren Daten zu gewinnen.