Confronta IBM SPSS Modeler e KNIME 
A Colpo d'Occhio
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IBM SPSS Modeler
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3KNIME
Valutazione a Stelle
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Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Gratuito
Sfoglia tutti i piani tariffari 6IBM SPSS Modeler vs KNIME
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato IBM SPSS Modeler più facile da usare e fare affari nel complesso. Tuttavia, i recensori hanno preferito la facilità di configurazione con KNIME, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che KNIME 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 sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di KNIME rispetto a IBM SPSS Modeler.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler Professional
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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
KNIME Analytics Platform
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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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Prova Gratuita
IBM SPSS Modeler
Nessuna informazione sulla prova disponibileKNIME
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
110
8.5
63
Facilità d'uso
8.3
111
8.2
63
Facilità di installazione
8.2
29
8.3
20
Facilità di amministrazione
8.1
27
7.9
16
Qualità del supporto
8.0
94
8.2
55
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
26
8.1
14
Direzione del prodotto (% positivo)
7.0
110
8.7
63
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
17
8.2
17
Sistema
7.9
15
8.9
16
Sviluppo del Modello
8.2
12
8.3
15
8.2
13
9.0
15
8.3
14
8.2
15
8.5
14
8.2
14
Sviluppo del modello
7.1
16
8.1
15
Servizi di Machine/Deep Learning
7.3
11
7.5
10
7.5
12
8.3
13
6.9
12
7.9
11
8.1
13
7.4
11
Servizi di Machine/Deep Learning
6.4
12
8.0
14
6.7
13
7.8
13
Distribuzione
7.4
13
8.2
14
8.6
12
8.6
14
7.6
15
8.4
15
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
49
8.2
42
8.0
61
8.2
40
Analisi dei dati
8.3
69
8.3
33
8.4
68
8.3
42
Prendere decisioni
8.4
71
8.3
31
7.5
68
8.0
41
7.8
64
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 sono categorizzati comeAnalisi Predittiva e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM SPSS Modeler non ha categorie uniche
KNIME 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
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
15.6%
Gestione dell'Istruzione
11.7%
Ricerca
7.8%
Bancario
6.3%
Software per computer
4.7%
Altro
53.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
29.0%
Istruzione Superiore
11.6%
Ricerca
5.8%
Bancario
4.3%
E-Learning
4.3%
Altro
44.9%
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 non ha più discussioni con risposte
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