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Comparer IBM SPSS StatisticsetSAS Visual Statistics 
- Les utilisateurs rapportent qu'IBM SPSS Statistics excelle dans son soutien ANOVA avec un score de 9,0, ce qui en fait un choix privilégié pour ceux qui ont besoin de capacités d'analyse statistique robustes. En revanche, SAS Visual Statistics, bien que solide, a un score légèrement inférieur de 8,7 en analyse des séries chronologiques, indiquant qu'il pourrait ne pas être aussi complet dans ce domaine.
- Les critiques mentionnent que SAS Visual Statistics brille dans la qualité du support avec un score de 8,9, ce qui est significativement plus élevé que le score de 7,6 d'IBM SPSS Statistics. Cela suggère que les utilisateurs peuvent trouver une assistance et des ressources plus fiables en utilisant SAS.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la facilité d'utilisation de SAS Visual Statistics, avec un score de 8,6 par rapport à 7,9 pour IBM SPSS Statistics. Cela indique que SAS peut offrir une interface plus intuitive, facilitant la navigation et l'utilisation de ses fonctionnalités pour les nouveaux utilisateurs.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'IBM SPSS Statistics a un fort accent sur l'analyse des données, atteignant un score de 8,9, ce qui reflète ses capacités à gérer des ensembles de données complexes. En comparaison, SAS Visual Statistics obtient un score de 8,2 en interaction avec les données, suggérant qu'il pourrait ne pas être aussi efficace pour faciliter l'engagement des utilisateurs avec les données.
- Les critiques mentionnent qu'IBM SPSS Statistics offre des outils de visualisation des données robustes, avec un score de 7,8, qui sont essentiels pour présenter clairement les insights des données. Cependant, SAS Visual Statistics, avec un score de 7,0 en visualisations des données, pourrait ne pas offrir le même niveau de clarté visuelle et d'options.
- Les utilisateurs disent que bien que les deux produits aient de fortes capacités de fouille de données, IBM SPSS Statistics obtient un score de 8,0, indiquant une performance solide, tandis que SAS Visual Statistics a un score inférieur dans ce domaine, suggérant qu'il pourrait ne pas être aussi efficace pour les utilisateurs axés sur l'exploration de grands ensembles de données.
IBM SPSS Statistics vs SAS Visual Statistics
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé SAS Visual Statistics plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Cependant, les évaluateurs ont préféré faire affaire avec IBM SPSS Statistics dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que SAS Visual Statistics répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM SPSS Statistics.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que SAS Visual Statistics est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de SAS Visual Statistics à IBM SPSS Statistics.
- Édition de bureau disponible sur Windows et Mac
- Une variété de procédures statistiques telles que l'analyse factorielle, le regroupement et la régression linéaire
- Capacités avancées de préparation des données et de bootstrap
Bien qu'il existe de nombreux bons logiciels statistiques, SPSS est le seul dans lequel il est facile de modifier les propriétés des données ou des variables dans la vue des données. C'est aussi mon logiciel préféré à utiliser lorsque j'ai besoin de...
Produire des graphiques avec SPSS n'est pas la meilleure méthode. Ce n'est pas flexible et il est difficile de modifier les graphiques. SPSS est plus lent que d'autres logiciels statistiques si vous travaillez avec un grand ensemble de données.
Interface web facile à utiliser pour construire différents modèles d'apprentissage automatique (régression logistique, CART, SVM, etc.), avec évaluation du modèle selon plusieurs métriques. Le code du modèle peut être exporté pour s'intégrer selon votre...
Aucune limitation majeure n'a été observée jusqu'à présent. Cependant, chaque machine doit avoir sa propre adresse IP privée, ce qui pourrait nécessiter plusieurs ressources pour déployer et améliorer les performances.
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