Confronta IBM SPSS Statistics e KNIME 
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che IBM SPSS Statistics eccelle nella soddisfazione complessiva degli utenti, vantando un punteggio G2 significativamente più alto rispetto a KNIME Software. Gli utenti apprezzano la sua interfaccia intuitiva e guidata da menu che semplifica le analisi statistiche complesse senza richiedere competenze di programmazione.
- Gli utenti dicono che mentre KNIME Software è una piattaforma open-source versatile, affronta sfide nell'adozione da parte degli utenti a causa del suo punteggio G2 inferiore. Tuttavia, la sua interfaccia di flusso di lavoro visiva è lodata per rendere l'analisi dei dati accessibile ai non programmatori, permettendo agli utenti di costruire flussi di lavoro facilmente.
- I revisori menzionano che IBM SPSS Statistics ha un sistema di supporto robusto, riflesso nei suoi punteggi più alti per la qualità del supporto. Gli utenti evidenziano la capacità del software di presentare i risultati in tabelle e grafici chiari, che migliorano l'interpretabilità dei dati complessi.
- Secondo le recensioni verificate, KNIME Software beneficia di una forte comunità di utenti che condividono flussi di lavoro e forniscono assistenza, il che può essere inestimabile per chi è nuovo all'analisi dei dati. Questo supporto della comunità aiuta gli utenti a risparmiare tempo e migliora la loro esperienza di apprendimento.
- I revisori di G2 riportano che IBM SPSS Statistics è particolarmente forte nelle capacità di analisi statistica, con gli utenti che notano la sua capacità di eseguire analisi avanzate come MANOVA e analisi fattoriale senza bisogno di conoscenze di programmazione, rendendolo una scelta preferita per le imprese.
- Gli utenti dicono che mentre entrambi i prodotti soddisfano efficacemente i requisiti degli utenti, KNIME Software ottiene un punteggio leggermente più alto in facilità d'uso e configurazione. Il suo approccio basato su nodi consente agli utenti di creare flussi di lavoro senza conoscenze tecniche estese, rendendolo attraente per coloro che cercano una soluzione semplice.
IBM SPSS Statistics vs KNIME
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato KNIME più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con KNIME in generale.
- IBM SPSS Statistics e KNIME soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- 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 Statistics.
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- Desktop edition available on Windows and Mac
- A variety of statistical procedures such as factor analysis, clustering and linear regression
- Advanced data preparation and bootstrapping capabilities
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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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- Accedi ai dati da qualsiasi fonte - il tuo laptop, un'applicazione o un data warehouse
- Miscela facilmente dati di qualsiasi dimensione e tipo - tutti i formati di file supportati
- Aggrega, ordina, filtra e unisci dati sul tuo dispositivo, in-database o in ambienti di big data distribuiti
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
781
8.5
63
Facilità d'uso
7.9
785
8.2
63
Facilità di installazione
7.9
173
8.3
20
Facilità di amministrazione
7.6
134
7.9
16
Qualità del supporto
7.6
591
8.2
55
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
128
8.1
14
Direzione del prodotto (% positivo)
6.5
757
8.7
63
Caratteristiche per Categoria
Amministrazione
8.5
187
8.3
24
8.7
202
8.7
26
Funzionalità non disponibile
8.6
25
Capacità
7.8
221
8.6
26
8.4
183
8.4
23
8.1
166
8.6
23
8.2
163
7.9
21
Metodologia
9.0
202
8.3
21
9.2
216
8.7
25
8.8
187
8.5
24
Intelligenza Artificiale Generativa
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
17
Sistema
Dati insufficienti
8.9
16
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.3
15
Dati insufficienti
9.0
15
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
8.2
14
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.1
15
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
7.5
10
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
7.4
11
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.0
14
Dati insufficienti
7.8
13
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
8.6
14
Dati insufficienti
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
7.2
204
8.0
37
Funzionalità non disponibile
8.2
42
7.7
208
8.2
40
Analisi dei dati
8.9
320
8.3
33
Funzionalità non disponibile
8.3
42
Prendere decisioni
7.6
245
8.3
31
7.0
298
8.0
41
7.4
266
7.9
39
Funzionalità non disponibile
8.4
40
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
7.2
6
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM SPSS Statistics e KNIME sono categorizzati comeAnalisi Statistica e Analisi Predittiva
Categorie uniche
IBM SPSS Statistics non ha categorie uniche
KNIME è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM SPSS Statistics
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
KNIME
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Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
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(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Istruzione Superiore
26.5%
Ricerca
16.5%
Ricerca di Mercato
7.5%
Gestione dell'Istruzione
7.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
6.6%
Altro
35.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
29.0%
Istruzione Superiore
11.6%
Ricerca
5.8%
Bancario
4.3%
E-Learning
4.3%
Altro
44.9%
Alternative
Discussioni
Lezioni?
4 Commenti
G2
Caro Diego. È corretto. SPSS è un software complesso. Innanzitutto, ti consiglio di pensare a cosa hai bisogno di fare con esso. Ad esempio, è molto diverso...Leggi di più
Esiste una guida utente di IBM per SPSS?
2 Commenti
AF
https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSLVMB_26.0.0/statistics_kc_ddita/spss/product_landing.htmlLeggi di più
Esiste la possibilità che IBM SPSS possa essere incorporato con altri plugin.
2 Commenti
GT
So che SPSS ha un'integrazione con R che può utilizzare diverse routine da R.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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