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Confronta IBM SPSS Modeler e IBM watsonx.ai 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (54.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (40.2% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Starting at $7,430 USD per user per year
Nessun prezzo disponibile
IBM SPSS Modeler
Valutazione a Stelle
(147)4.0 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (54.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Starting at $7,430 USD per user per year
Sfoglia tutti i piani tariffari 3IBM watsonx.ai
Valutazione a Stelle
(123)4.4 su 5
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Scopri di più su IBM watsonx.aiRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM SPSS Modeler eccelle nella gestione dei dati strutturati con un punteggio di 9,2, rendendolo una scelta preferita per le imprese focalizzate sull'analisi tradizionale dei dati. Al contrario, IBM watsonx.ai brilla nell'elaborazione dei dati di immagine con un punteggio di 9,3, attraendo gli utenti che necessitano di capacità avanzate nell'analisi dei dati visivi.
- I revisori menzionano che la facilità di implementazione per IBM SPSS Modeler è valutata a 9,0, indicando un processo di configurazione fluido, mentre IBM watsonx.ai ottiene anche un punteggio alto di 9,5, dimostrando la sua flessibilità e scalabilità, particolarmente vantaggiosa per le piccole imprese che cercano di crescere.
- Gli utenti di G2 evidenziano che IBM watsonx.ai offre capacità superiori di elaborazione del linguaggio naturale, con un punteggio di 8,8 rispetto al 7,5 di IBM SPSS Modeler. Questo rende watsonx.ai un'opzione migliore per le organizzazioni che danno priorità all'IA conversazionale e all'analisi del testo.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM watsonx.ai fornisce un'esperienza di addestramento dei modelli più robusta, con un punteggio di 8,5 per l'addestramento dei modelli rispetto all'8,4 di IBM SPSS Modeler. Questo leggero vantaggio indica che watsonx.ai potrebbe offrire funzionalità più avanzate per i professionisti del machine learning.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di IBM watsonx.ai è valutata a 8,8, superiore all'8,0 di IBM SPSS Modeler. Questo suggerisce che gli utenti potrebbero trovare un'assistenza più reattiva ed efficace quando utilizzano watsonx.ai, migliorando la loro esperienza complessiva.
- Gli utenti dicono che gli strumenti statistici di IBM SPSS Modeler, in particolare nel data mining, ottengono un punteggio di 8,3, il che è vantaggioso per gli utenti focalizzati sull'analisi tradizionale. Tuttavia, gli algoritmi pre-costruiti di IBM watsonx.ai ottengono un punteggio di 8,7, indicando un approccio più moderno al machine learning che potrebbe attrarre gli utenti alla ricerca di una rapida implementazione di soluzioni AI.
IBM SPSS Modeler vs IBM watsonx.ai
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM watsonx.ai più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con IBM watsonx.ai in generale.
- I revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM SPSS Modeler.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM watsonx.ai rispetto a IBM SPSS Modeler.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler Professional
Starting at $7,430 USD
per user per year
Applicazione desktop per singolo utente per Windows disponibile per l'acquisto. Altre opzioni disponibili tramite le vendite IBM. Include 12 mesi di supporto tecnico.
- Accesso e esportazione dei dati senza limiti di dimensione dei dati
- Preparazione automatica dei dati, wrangling, ETL
- Oltre 30 algoritmi di machine learning di base, automodellazione
IBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM SPSS Modeler
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
109
8.8
78
Facilità d'uso
8.3
110
8.8
110
Facilità di installazione
8.2
28
8.5
101
Facilità di amministrazione
8.1
27
8.7
36
Qualità del supporto
8.0
93
8.8
77
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
26
8.9
36
Direzione del prodotto (% positivo)
7.0
109
9.9
80
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Gestione
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Operazioni
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Gestione
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
7.6
16
8.6
36
Sistema
7.7
14
8.2
31
Sviluppo del Modello
8.2
12
8.6
32
8.2
13
8.2
32
8.3
14
8.7
31
8.5
14
8.4
32
Sviluppo del modello
6.9
15
8.5
32
Servizi di Machine/Deep Learning
7.3
11
Funzionalità non disponibile
7.5
12
8.9
32
6.9
12
8.6
32
8.1
13
8.1
32
Servizi di Machine/Deep Learning
6.4
12
8.5
32
6.7
13
8.8
32
Distribuzione
7.4
13
8.2
32
8.6
12
8.6
32
7.6
15
8.8
32
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
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
Tipo di Dati
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Tipo di Sintesi
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
8
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
9.0
21
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
8
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
7
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.8
7
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
7
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
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
Strumento Statistico
7.5
58
Dati insufficienti
8.3
48
Dati insufficienti
8.0
60
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.3
69
Dati insufficienti
8.4
68
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.4
70
Dati insufficienti
7.5
68
Dati insufficienti
7.8
63
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM SPSS Modeler e IBM watsonx.ai sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM SPSS Modeler è categorizzato comeAnalisi Predittiva
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Infrastruttura di AI Generativa, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Costruttori di Agenti AI, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM SPSS Modeler
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM watsonx.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Istruzione Superiore
15.7%
Gestione dell'Istruzione
11.8%
Ricerca
7.9%
Bancario
5.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
4.7%
Altro
54.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.8%
Software per computer
11.6%
Consulenza
7.1%
Servizi Finanziari
6.3%
Bancario
6.3%
Altro
50.0%
Alternative
Discussioni
Dove posso trovare informazioni più dettagliate sulle caratteristiche e capacità di IBM SPSS Modeler, inclusa una lista di algoritmi?
1 Commento
MB
Ciao!
Se vuoi conoscere l'elenco degli algoritmi puoi consultare il manuale ufficiale qui:...Leggi di più
Ho bisogno di formazione per utilizzare SPSS Modeler 18.2
1 Commento
RK
Ciao, ho imparato il software SPSS Modeler in un corso per il mio Master in Learning Analytics un paio di anni fa. Lavoro anche nella stessa università....Leggi di più
Con quale frequenza rilascerai aggiornamenti?
1 Commento
MB
Ciao! Rilasciano grandi aggiornamenti quasi ogni anno. Il mese scorso hanno rilasciato la versione 18.2.2 con aggiornamenti. Inoltre, durante l'anno...Leggi di più
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
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