Confronta MATLAB vs. SAS Visual Data Mining and Machine Learning

MATLAB

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Ease of Use (16) Features (12) Expensive (7) Slow Performance (6)

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SAS Visual Data Mining and Machine Learning

Valutazione a Stelle

(85)4.6 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (49.3% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (11) Features (7) Expensive (3) Learning Difficulty (2)

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Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che MATLAB eccelle nelle sue capacità di Visualizzazione dei Dati, ottenendo un punteggio di 9.0, che consente presentazioni di dati più intuitive e interattive rispetto a SAS Visual Data Mining and Machine Learning, che ha ottenuto un punteggio di 8.9 nello stesso ambito.
I revisori menzionano che la funzione di Addestramento del Modello di MATLAB è altamente valutata con un punteggio di 8.6, fornendo un supporto robusto per lo sviluppo di modelli di machine learning, mentre SAS Visual Data Mining and Machine Learning ha ricevuto un punteggio più alto di 9.0, indicando un'esperienza più user-friendly in questo aspetto.
Gli utenti di G2 evidenziano che il punteggio di 8.9 degli Algoritmi Predefiniti di MATLAB offre una vasta gamma di opzioni per gli utenti, facilitando l'implementazione di modelli complessi, mentre il punteggio di 8.6 di SAS Visual Data Mining and Machine Learning suggerisce meno opzioni predefinite, il che potrebbe richiedere una configurazione più manuale.
I revisori menzionano che SAS Visual Data Mining and Machine Learning brilla nel deployment del Servizio Gestito con un punteggio di 8.9, indicando un processo di integrazione più fluido rispetto al punteggio di 8.6 di MATLAB, che potrebbe richiedere più intervento da parte dell'utente.
Gli utenti su G2 riportano che la valutazione di Facilità d'Uso di MATLAB di 8.3 è leggermente inferiore rispetto a quella di SAS Visual Data Mining and Machine Learning di 8.6, suggerendo che SAS potrebbe fornire un'interfaccia più user-friendly per i principianti.
I revisori dicono che le capacità di Strumenti Statistici di MATLAB, in particolare in Scripting e Data Mining, hanno ottenuto un punteggio di 8.1, che alcuni utenti ritengono meno completo rispetto alle valutazioni più alte di SAS Visual Data Mining and Machine Learning in aree simili, indicando un potenziale divario nelle funzionalità statistiche avanzate.

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