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Confronta IBM SPSS Modeler e KNIME Software 
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A Colpo d'Occhio
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Impresa (54.8% delle recensioni)
Impresa (48.5% delle recensioni)
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Starting at $7,430 USD per user per year
Gratuito
IBM SPSS Modeler
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3KNIME Software
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Gratuito
Sfoglia tutti i piani tariffari 6Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM SPSS Modeler eccelle nelle sue capacità di Visualizzazione dei Dati, ottenendo un punteggio di 8.9, il che consente approfondimenti completi sulle tendenze dei dati. Al contrario, il software KNIME si comporta bene con un punteggio di 8.6, ma gli utenti menzionano che le sue visualizzazioni sono meno intuitive.
- I revisori menzionano che il software KNIME brilla nell'Acquisizione e Manipolazione dei Dati, raggiungendo un punteggio di 9.4, rendendo più facile preparare i dati per l'analisi. IBM SPSS Modeler, con un punteggio di 7.7, è noto per avere una curva di apprendimento più ripida in quest'area.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzionalità di Drag and Drop del software KNIME è superiore, con un punteggio di 9.4, il che migliora l'esperienza utente e l'accessibilità. IBM SPSS Modeler, con un punteggio di 7.8, è visto come meno user-friendly in questo senso.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM SPSS Modeler ha un forte supporto per gli Strumenti Statistici, in particolare nella Regressione con un punteggio di 9.0, che è cruciale per le analisi avanzate. Il software KNIME, sebbene competitivo, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.4.
- I revisori menzionano che le capacità di Addestramento del Modello del software KNIME sono impressionanti, con un punteggio di 9.5, il che consente uno sviluppo efficiente del modello. IBM SPSS Modeler, con un punteggio di 8.5, è efficace ma manca di alcune delle funzionalità avanzate presenti in KNIME.
- Gli utenti dicono che la Qualità del Supporto di IBM SPSS Modeler è valutata a 8.0, il che è soddisfacente, ma il software KNIME supera con un punteggio di 8.4, indicando un sistema di supporto più reattivo e utile secondo il feedback degli utenti.
IBM SPSS Modeler vs KNIME Software
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM SPSS Modeler più facile da usare e amministrare. I revisori hanno anche ritenuto che IBM SPSS Modeler fosse più facile per fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che KNIME Software 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 KNIME Software sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di KNIME Software rispetto a IBM SPSS Modeler.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler Professional
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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
KNIME Software
KNIME Analytics Platform
Gratuito
Un software gratuito e open source che consente a chiunque, indipendentemente dal livello di esperienza, di comprendere i dati utilizzando flussi di lavoro visivi.
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- Miscela facilmente dati di qualsiasi dimensione e tipo - tutti i formati di file supportati
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Prova Gratuita
IBM SPSS Modeler
Nessuna informazione sulla prova disponibileKNIME Software
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
109
8.5
62
Facilità d'uso
8.3
110
8.2
62
Facilità di installazione
8.2
28
8.2
19
Facilità di amministrazione
8.1
27
7.9
16
Qualità del supporto
8.0
93
8.2
54
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
26
8.1
14
Direzione del prodotto (% positivo)
7.0
109
8.7
62
Caratteristiche per Categoria
Amministrazione
Dati insufficienti
8.3
24
Dati insufficienti
8.7
26
Dati insufficienti
8.6
25
Capacità
Dati insufficienti
8.6
26
Dati insufficienti
8.4
23
Dati insufficienti
8.6
23
Dati insufficienti
7.9
21
Metodologia
Dati insufficienti
8.3
21
Dati insufficienti
8.7
25
Dati insufficienti
8.5
24
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
7.6
16
8.3
16
Sistema
7.7
14
8.8
15
Sviluppo del Modello
8.2
12
8.3
14
8.2
13
8.9
14
8.3
14
8.2
14
8.5
14
8.8
13
Sviluppo del modello
6.9
15
8.0
14
Servizi di Machine/Deep Learning
7.3
11
7.8
9
7.5
12
8.3
12
6.9
12
7.8
10
8.1
13
7.8
10
Servizi di Machine/Deep Learning
6.4
12
7.9
13
6.7
13
7.9
12
Distribuzione
7.4
13
8.5
13
8.6
12
8.7
13
7.6
15
8.5
14
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
Strumento Statistico
7.5
58
8.0
37
8.3
48
8.2
42
8.0
60
8.2
40
Analisi dei dati
8.3
69
8.3
33
8.4
68
8.3
42
Prendere decisioni
8.4
70
8.3
31
7.5
68
8.0
41
7.8
63
7.9
39
Funzionalità non disponibile
8.4
40
Intelligenza Artificiale Generativa
7.3
5
7.2
6
7.3
5
7.2
6
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM SPSS Modeler e KNIME Software sono categorizzati comeAnalisi Predittiva e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM SPSS Modeler non ha categorie uniche
KNIME Software è categorizzato comeAnalisi Statistica 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.)
KNIME Software
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
29.4%
Istruzione Superiore
11.8%
Ricerca
5.9%
Servizi Finanziari
4.4%
E-Learning
4.4%
Altro
44.1%
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
Knime è facile da usare?
1 Commento
GB
Non è facile come Alteryx, ma molti dei suoi componenti sono personalizzabili e amplia notevolmente i casi d'uso che si possono costruire con esso. Questo...Leggi di più
KNIME Software non ha più discussioni con risposte
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