Comparar BigML vs. SPSS Statistics

BigML

Calificación Estelar

(24)4.7 de 5

Segmentos de Mercado

Pequeña empresa (87.5% de las reseñas)

Pros & Cons

No hay suficientes datos

Precios de Nivel de Entrada

$30 per month

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IBM SPSS Statistics

Calificación Estelar

(917)4.2 de 5

Segmentos de Mercado

Empresa (43.2% de las reseñas)

Pros & Cons

Facilidad de uso (24) Análisis estadístico (15) Caro (16) Visualización deficiente (10)

Precios de Nivel de Entrada

A partir de $99.00 1 User Por mes

Prueba Gratuita Disponible

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Resumen

Resumen generado por IA

Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.

Los usuarios informan que IBM SPSS Statistics tiene una sólida capacidad de análisis estadístico, particularmente con sus características avanzadas como el análisis de regresión y ANOVA, pero los revisores mencionan que puede ser complejo para los principiantes, lo que lleva a una menor puntuación de facilidad de uso (7.9) en comparación con la interfaz intuitiva de BigML (9.0).
Los revisores mencionan que BigML sobresale en facilidad de configuración (9.2) y administración (9.3), con usuarios que aprecian su proceso de incorporación sencillo y su panel de control fácil de usar, mientras que IBM SPSS Statistics recibió puntuaciones más bajas (7.8 para configuración y 7.6 para administración) debido a sus requisitos de instalación y gestión más intrincados.
Los usuarios de G2 destacan que la calidad del soporte de BigML (9.5) es significativamente mejor que la de IBM SPSS Statistics (7.6), con muchos revisores elogiando el servicio al cliente receptivo de BigML y su extensa documentación, lo que ayuda a los usuarios a resolver problemas rápidamente.
Los usuarios en G2 informan que BigML es particularmente adecuado para pequeñas empresas (87.5% de las reseñas), ofreciendo un precio de entrada más asequible de $30 por mes, mientras que IBM SPSS Statistics, con un precio inicial de $99.00, es más favorecido por los usuarios empresariales (43.5% de las reseñas), lo que indica una diferencia en el enfoque del mercado objetivo.
Los revisores mencionan que, si bien IBM SPSS Statistics tiene una fuerte reputación por cumplir con los requisitos (8.5), BigML lo supera con una puntuación más alta (9.2), ya que los usuarios aprecian sus capacidades de aprendizaje automático y facilidad de integración con otras herramientas, lo que lo convierte en una opción más versátil para proyectos basados en datos.
Los usuarios dicen que la dirección del producto de BigML (9.5) es vista positivamente, con muchos señalando actualizaciones regulares y mejoras de características, mientras que IBM SPSS Statistics (6.4) ha sido criticado por su innovación más lenta, lo que genera preocupaciones sobre su viabilidad a largo plazo en un mercado que evoluciona rápidamente.

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