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Confronta Azure Machine Learning e IBM SPSS Modeler 
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Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Impresa (54.8% delle recensioni)
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Starting at $7,430 USD per user per year
Azure Machine Learning
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(88)4.3 su 5
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Scopri di più su Azure Machine LearningIBM SPSS Modeler
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Pros & Cons
Dati insufficienti
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM SPSS Modeler eccelle nelle capacità di data mining, con un punteggio di 8.3, mentre Azure Machine Learning brilla nell'ingestione e manipolazione dei dati, ottenendo un punteggio di 8.7. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Azure rende più facile gestire i flussi di lavoro dei dati.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre un supporto linguistico superiore con un punteggio di 8.9 rispetto al 7.8 di IBM SPSS Modeler. Gli utenti affermano che questa flessibilità consente una gamma più ampia di applicazioni e integrazioni, rendendolo una scelta preferita per ambienti di programmazione diversi.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le capacità di addestramento dei modelli di Azure Machine Learning sono valutate più in alto a 8.7, rispetto all'8.5 di IBM SPSS Modeler. I revisori affermano che gli algoritmi pre-costruiti di Azure e le funzionalità di drag-and-drop migliorano l'esperienza utente, rendendo lo sviluppo dei modelli più efficiente.
- Gli utenti di G2 segnalano che Azure Machine Learning offre una migliore scalabilità e prestazioni, ottenendo un punteggio di 8.9 in scalabilità rispetto al 7.6 di IBM SPSS Modeler. Gli utenti menzionano che le funzionalità di servizio gestito di Azure facilitano una scalabilità più semplice dei modelli di machine learning negli ambienti di produzione.
- I revisori menzionano che IBM SPSS Modeler ha un forte focus sugli strumenti statistici, con un punteggio di 8.0, che attrae gli utenti che necessitano di analisi robuste. Al contrario, il focus di Azure Machine Learning sulle funzionalità di AI generativa, come la generazione di testo AI e la sintesi, ottiene un punteggio più alto, indicando un approccio più moderno alle applicazioni AI.
- Gli utenti affermano che la qualità del supporto di Azure Machine Learning è valutata a 8.6, superando l'8.0 di IBM SPSS Modeler. I revisori menzionano che l'ampia documentazione e il supporto della comunità di Azure contribuiscono a un'esperienza utente più soddisfacente, specialmente per coloro che sono nuovi al machine learning.
Azure Machine Learning vs IBM SPSS Modeler
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Azure Machine Learning più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Azure Machine Learning nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Machine Learning 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 Azure Machine Learning sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Machine Learning rispetto a IBM SPSS Modeler.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileIBM 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
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM SPSS Modeler
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.3
109
Facilità d'uso
8.5
80
8.3
110
Facilità di installazione
8.3
57
8.2
28
Facilità di amministrazione
8.3
49
8.1
27
Qualità del supporto
8.6
74
8.0
93
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.3
26
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
7.0
109
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
7.6
16
Sistema
8.6
22
7.7
14
Sviluppo del Modello
8.6
51
8.2
12
8.9
54
8.2
13
8.3
53
8.3
14
8.7
52
8.5
14
Sviluppo del modello
8.4
21
6.9
15
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
7.3
11
7.9
45
7.5
12
7.8
38
6.9
12
8.2
42
8.1
13
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
6.4
12
8.5
21
6.7
13
Distribuzione
8.8
50
7.4
13
8.7
51
8.6
12
8.9
51
7.6
15
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
Dati insufficienti
8.2
10
Dati insufficienti
7.5
10
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
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
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
Dati insufficienti
7.5
58
Dati insufficienti
8.3
48
Dati insufficienti
8.0
60
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.3
69
Dati insufficienti
8.4
68
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
7.5
68
Dati insufficienti
7.8
63
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e IBM SPSS Modeler sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme MLOps, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
IBM SPSS Modeler è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM SPSS Modeler
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
28.2%
Software per computer
14.1%
Consulenza di gestione
8.2%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Istruzione Superiore
4.7%
Altro
38.8%
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%
Alternative
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
In breve, per costruire, distribuire e gestire modelli di alta qualità più velocemente e con fiducia.Leggi di più
Azure Machine Learning non ha più discussioni con risposte
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
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
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
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