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A Colpo d'Occhio
BigML
BigML
Valutazione a Stelle
(24)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (87.5% delle recensioni)
Informazioni
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
$30 per month
Sfoglia tutti i piani tariffari 3
Posit
Posit
Valutazione a Stelle
(562)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (48.6% delle recensioni)
Informazioni
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Posit
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
  • Gli utenti segnalano che Posit eccelle nell'ingestione e nella manipolazione dei dati con un punteggio di 9.1, rendendolo una scelta forte per coloro che necessitano di capacità robuste di preparazione dei dati. Al contrario, BigML si comporta bene in quest'area ma ha un punteggio leggermente inferiore, indicando che, sebbene sia efficace, potrebbe non essere così completo come Posit.
  • I revisori menzionano che BigML brilla nella qualità del supporto, raggiungendo un punteggio di 9.5, significativamente più alto rispetto al punteggio di 8.1 di Posit. Questo suggerisce che gli utenti potrebbero trovare un servizio clienti più reattivo e utile con BigML, il che può essere cruciale per le aziende che si affidano a un'assistenza tempestiva.
  • Gli utenti di G2 evidenziano che Posit ha una forte performance nella visualizzazione dei dati, con un punteggio di 8.9, che è alla pari con il punteggio di 8.8 di BigML. Tuttavia, gli utenti su G2 notano che gli strumenti di visualizzazione di Posit sono più intuitivi, rendendo più facile per gli utenti creare report e dashboard perspicaci.
  • Gli utenti dicono che i servizi di machine learning di BigML, in particolare nel deep learning, sono superiori con un punteggio di 9.0, rispetto al punteggio inferiore di 7.6 di Posit. Questo indica che le organizzazioni focalizzate su applicazioni avanzate di machine learning potrebbero preferire BigML per le sue capacità più robuste in quest'area.
  • I revisori menzionano che Posit offre migliori funzionalità di collaborazione, con un punteggio di 8.1, essenziale per i team che lavorano insieme su progetti di dati. Al contrario, gli strumenti di collaborazione di BigML sono valutati più bassi, suggerendo che gli utenti potrebbero trovarli meno efficaci per flussi di lavoro basati su team.
  • Gli utenti segnalano che entrambe le piattaforme hanno punteggi di scalabilità simili di 8.6, indicando che possono gestire efficacemente le crescenti esigenze di dati. Tuttavia, i revisori menzionano che Posit potrebbe avere un leggero vantaggio nei servizi gestiti, il che può essere vantaggioso per le imprese che cercano un supporto completo mentre scalano.

BigML vs Posit

Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato BigML più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con BigML nel complesso.

  • I revisori hanno ritenuto che BigML soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Posit.
  • Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che BigML sia l'opzione preferita.
  • Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di BigML rispetto a Posit.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
BigML
STANDARD
$30
per month
Sfoglia tutti i piani tariffari 3
Posit
Nessun prezzo disponibile
Prova Gratuita
BigML
Nessuna informazione sulla prova disponibile
Posit
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
24
9.1
496
Facilità d'uso
9.0
24
8.3
496
Facilità di installazione
9.2
22
8.8
106
Facilità di amministrazione
9.3
22
8.3
90
Qualità del supporto
9.5
22
8.1
403
the product è stato un buon partner negli affari?
9.1
22
8.5
81
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
24
8.5
488
Caratteristiche per Categoria
Dati insufficienti
9.0
90
Amministrazione
Dati insufficienti
8.7
76
Dati insufficienti
9.2
82
Dati insufficienti
8.2
76
Capacità
Dati insufficienti
9.0
89
Dati insufficienti
8.9
67
Dati insufficienti
8.9
55
Dati insufficienti
8.8
59
Metodologia
Dati insufficienti
9.1
77
Dati insufficienti
9.5
85
Dati insufficienti
9.3
82
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.6
29
Sistema
Dati insufficienti
9.1
25
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.8
19
Dati insufficienti
7.8
21
Dati insufficienti
8.3
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
9.0
20
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.5
14
Dati insufficienti
8.7
13
Dati insufficienti
7.6
17
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.6
17
Dati insufficienti
9.1
18
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
19
Dati insufficienti
8.9
18
Dati insufficienti
8.7
19
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prendere decisioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.5
11
Database
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
Integrazioni
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
6
Piattaforma
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
8.3
6
Elaborazione
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
BigML
BigML
Posit
Posit
BigML e Posit sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
BigML
BigML
Piccola impresa(50 o meno dip.)
87.5%
Mid-Market(51-1000 dip.)
8.3%
Enterprise(> 1000 dip.)
4.2%
Posit
Posit
Piccola impresa(50 o meno dip.)
24.7%
Mid-Market(51-1000 dip.)
26.7%
Enterprise(> 1000 dip.)
48.6%
Settore dei Recensori
BigML
BigML
Software per computer
83.3%
Consulenza di gestione
4.2%
Commercio Internazionale e Sviluppo
4.2%
Produzione Elettrica/Elettronica
4.2%
Risoluzione alternativa delle controversie
4.2%
Altro
0.0%
Posit
Posit
Istruzione Superiore
19.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.6%
Ricerca
11.2%
Software per computer
8.7%
Gestione dell'Istruzione
5.6%
Altro
42.8%
Alternative
BigML
Alternative a BigML
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Aggiungi Altair AI Studio
Alteryx
Alteryx
Aggiungi Alteryx
Dataiku
Dataiku
Aggiungi Dataiku
Tableau
Tableau
Aggiungi Tableau
Posit
Alternative a Posit
Spotfire Analytics
Spotfire Analytics
Aggiungi Spotfire Analytics
KNIME Software
KNIME Software
Aggiungi KNIME Software
IBM SPSS Statistics
SPSS Statistics
Aggiungi IBM SPSS Statistics
Alteryx
Alteryx
Aggiungi Alteryx
Discussioni
BigML
Discussioni su BigML
Monty il Mangusta che piange
BigML non ha discussioni con risposte
Posit
Discussioni su Posit
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SL
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