米国(G2 Crowd)のレビュー
本ページにあるレビューの一部は、機械翻訳したものを掲載しています。 詳細を知りたい方は各レビューからG2 Crowdの原文をご覧ください。
Atul K.
HP｜Strategy, CI & Analytics at HP Inc. | GroupM | Deloitte | Absolutdata | GlobalData | WNS R&A｜Consumer Goods
多変量回帰のような統計モデリングを行うための非常に優れたツール
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
製品/ブランドに関連する特定の傾向をより正確に予測し、より正確に予測するのに役立ちます。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
より多くの機能を含めます。カスタマーサポートの向上
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
ユーザーフレンドリーで、機能も優れています。
不合理なデータ用のクリーナー
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
IBM SPSSの助けを借りて、データの検証と集計の部分も行います。表形式のデータを確認したり、さまざまなクライアントからの不条理なデータのデータクリーニングにも使用します。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
今のところ弱点はありますが、チャートの可視化の時期には、クライアントのニーズに合わせてさまざまな方法でデータを分析するためのさまざまなツールが少し遅れています。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
IBM SPSSで一番気に入っているのは、構文の助けを借りてデータをクリーンアップする方法で、データの検証だけでなく、データの要約全体を確認するための迅速な集計レポートにも使用できます。
高度なデータ分析のための強力なツール-IBM SPSS Modeler・レビュー
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
このソフトウェアには、さまざまな機械学習アルゴリズムと統計アルゴリズムが用意されており、ユーザーはさまざまなモデリング手法を探索できます。意思決定ツリーやクラスタリングからニューラルネットワークや時系列分析まで、SPSS Modelerは幅広い分析アプローチに対応しています。
その際立った特徴の1つは、堅牢なデータ準備ツールです。データのクリーニング、変換、操作のためのグラフィカルインターフェイスにより、ユーザーは外部ツールを必要とせずにデータを効率的に前処理できます。
SPSS ModelerにはAutoML機能が含まれているため、特定のデータセットに最適なモデルを簡単に見つけることができます。この機能は、機械学習を初めて使用するユーザーや、手動でモデルを選択して調整する専門知識がないユーザーにとって特に便利です。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
インターフェイスはユーザーフレンドリーですが、より高度な機能のいくつかをマスターするのはまだ難しい場合があります。ソフトウェアを最大限に活用するには、統計と機械学習の概念を深く理解する必要があります。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
IBM SPSS Modelerは、初心者と経験豊富なデータサイエンティストの両方のニーズに応える、印象的で包括的なデータ分析ツールです。その豊富な特徴と機能により、データから貴重な洞察を引き出したいと考えている人にとって強力な選択肢となっています。限界がないわけではありませんが、その長所は短所をはるかに上回ります。
SPSS Modelerは、コーディング経験が限られているユーザーでも比較的簡単に操作できる直感的なインターフェイスを備えています。このアクセシビリティにより、複雑なプログラミングに煩わされることなくデータ分析を深く掘り下げたいユーザーにとっては素晴らしい選択肢となります。
IBMのベスト・アナリティクス・ツール
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
顧客セグメンテーション、解約予測
改善してほしいポイントは何でしょうか？
複数のチームを検討すると少し高価です。
複雑なユーザーインターフェイス。この領域では変更が必要です。
これにより、データ変換がより複雑になることがあります。
Java または Python プログラミング言語、SQL 管理ツール、またはその両方との非互換性。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
IBM SPSS Modelerは、統計分析とデータ処理のためのプログラムです。このソフトウェアは強力なデータ分析機能も備えているため、従来のほとんどの統計分析を行うことができます。SPSS Modelerはさまざまなデータタイプを入力として受け入れることができるため、使用前にデータを変更するための追加の手順を実行しなくても、自分で作業を処理できます。
GUIは適切に設計されており、ユーザーフレンドリーです。実質的に誰でも最小限のトレーニング投資でプログラムを使用できます。
スケーラビリティにより、実際のニーズに応じてライセンス支出を増やすことができます。年間の承認ユーザー数が1人から、同時ユーザー数に制限がなく、ビッグデータおよび機械学習機能を利用できます。
Sounak R.
LTI - Larsen & Toubro Infotech｜Big Data Engineering | Data Driven | LTI｜Pharmaceuticals
優れた機能と豊富な学習リソースを提供します
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
製造装置のスループットの最適化（OEE->総合設備効率）過去の情報に基づいて製品のサイクルタイムを予測し、それに基づいてリソースを割り当てることで、リソースのアイドル時間を短縮し、スループットを最大化できます。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
1。複雑なGUI、この点では改善が必要です。
2。複数のチームになると少し高価です。
3。Java や Python などの他の言語との統合が制限されている
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
1。十分な学習リソースと豊富なドキュメント。
2。さまざまなモデルをサポートし、簡単に実装できます。
3。Watson など他の IBM ツールとの簡単な統合
4。コーディングに触れる機会が少ない人でも効率的に使用できます。
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