16 найкращих інструментів прогнозування AI

 
Штучний інтелект (ШІ) здійснив революцію в різних секторах, і одна сфера, де його вплив помітний, це прогнозування. Інструменти прогнозування AI використовують алгоритми машинного навчання та історичні дані для прогнозування майбутніх тенденцій і моделей. Ці інструменти трансформують бізнес-прогнозування та прогнозну аналітику, підвищують точність прогнозів і спрощують складний процес аналізу даних. У цій статті ми розповімо про найкращі інструменти прогнозування штучного інтелекту, їх важливість, як вибрати найкращі, а також відповімо на деякі поширені запитання про ці інструменти.

 

Потреба в інструментах прогнозування ШІ

У сучасному світі, що керується даними, здатність точно передбачати майбутні тенденції є надзвичайно важливою для бізнесу. Інструменти прогнозування штучного інтелекту стають все більш важливими, оскільки вони пропонують більш ефективний і точний спосіб аналізу та інтерпретації великих обсягів даних. Ці інструменти використовують передові алгоритми машинного навчання для аналізу історичних даних, виявлення закономірностей і прогнозування майбутніх тенденцій. Це не тільки підвищує точність прогнозів, але й спрощує складний процес аналізу даних.

Крім того, інструменти прогнозування ШІ призначені не лише для великих корпорацій з величезними ресурсами. На ринку є багато інструментів, які можуть допомогти підприємствам будь-якого розміру стати орієнтованими на технології та бути готовими до майбутнього ШІ. Ці інструменти є ключовими для будь-якої організації, яка прагне вивести свої можливості обробки даних на новий рівень.

 

16 найкращих інструментів прогнозування AI

1. SAP Analytics Cloud
2. Прогноз Amazon
3. SAS Viya Advanced Analytics
4. Артерікс
5. H2O AI Cloud
6. DataRobot
7. QlikSense
8. RapidMiner
9. Машинне навчання Microsoft Azure
10. Платформа Google Cloud AI
11. Студія IBM Watson
12. Жива картина
13. Ibi WebFOCUS
14. Емсьєн
15. IBM SPSS
16. Spotfire TIBCO

 

Як вибрати найкращі інструменти прогнозування AI?

Вибір найкращих інструментів прогнозування AI залежить від ваших цілей і характеристик даних. Важливо віддавати перевагу зручності використання зі зручним інтерфейсом, чіткою документацією та надійною підтримкою. Розгляньте можливості масштабованості, інтеграції та автоматизації. Випробуйте ці інструменти за допомогою своїх даних і сценаріїв, щоб оцінити їх продуктивність з точки зору швидкості, точності та ефективності.

Крім того, інструмент має бути здатний легко інтегруватися з вашими існуючими системами та адаптуватися до мінливих потреб. Він також повинен мати можливість самостійно обробляти весь конвеєр від попередньої обробки даних до розгортання моделі прогнозування у виробництві.

 

Інструменти прогнозування AI (безкоштовні та платні)

 

1. SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud — це всеосяжний хмарний інструмент прогнозування та інструмент аналітики штучного інтелекту, який поєднує бізнес-аналітику, планування та прогнозну аналітику. Як рішення програмне забезпечення як послуга (SaaS), воно пропонує єдину платформу для дослідження даних, візуалізації та прийняття бізнес-рішень. Він використовує розширену та прогнозну аналітику, щоб допомогти користувачам зрозуміти їхні дані та прийняти розумніші бізнес-рішення. Інструмент розроблено для того, щоб знищити відокремленість, об’єднати команди для спільної роботи над планами та досягнення кращих бізнес-результатів.

 

Що робить SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud пропонує вбудовані функції самообслуговування Business Intelligence (BI), які допомагають користувачам досліджувати, аналізувати та візуалізувати дані. Він підключається до різних джерел даних, дозволяючи користувачам виконувати аналітику даних з електронних таблиць, великих баз даних або хмарних програм. Інструмент також пропонує можливості планування, що дозволяє користувачам аналізувати, прогнозувати та планувати в одному об’єднаному середовищі. Крім того, доповнена аналітика SAP Analytics Cloud може допомогти користувачам швидше приймати впевненіші рішення, автоматично виявляючи в даних найбільш впливових осіб, приховані шаблони та викиди.

 

Ключові функції SAP Analytics Cloud

Моделювання даних самообслуговування: SAP Analytics Cloud дозволяє користувачам створювати моделі даних, вибирати основні алгоритми, установлювати параметри та засоби керування, а також перевіряти точність моделей даних.

Хмарна статистика в реальному часі: інструмент надає аналіз даних у режимі реального часу, що дозволяє користувачам швидко приймати зважені рішення.

Розширена аналітика: Ця функція використовує штучний інтелект і машинне навчання для автоматичного аналізу даних, виявлення прихованих закономірностей і викидів і надання корисної інформації.

Планування підприємства: SAP Analytics Cloud дозволяє користувачам легко створювати та пов’язувати фінансові та операційні плани в одному рішенні, що забезпечує кращі бізнес-результати.

Компонована аналітика: ця функція дозволяє користувачам легко налаштовувати та створювати аналітичні додатки, від керованої аналітики до розширеної аналітики.

Готовий бізнес-контент: SAP Analytics Cloud постачається з готовим бізнес-вмістом, що надає користувачам ключові ресурси, щоб бути в курсі нових функцій.

 

Плюси та мінуси SAP Analytics Cloud

 

SAP Analytics Cloud Pro

• Обробка природної мови
• Геопросторове збагачення
• Підтримка мобільних пристроїв/вкладок
• Простий користувальницький інтерфейс
• Можливості прогнозування
• R інтеграція

 

SAP Analytics Cloud Мінуси

• Крута крива навчання для початківців
• Для оптимальної роботи потрібне надійне підключення до Інтернету
• Ціна на сайті відсутня

 

Цінові плани SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud пропонує кілька гнучких варіантів ліцензування для задоволення потреб вашої організації. Цінові плани доступні на основі передплати. Щоб отримати детальну інформацію про конкретні функції та ціни кожного плану, радимо зв’язатися з відділом продажів, щоб отримати демонстрацію.

 

---

 

2. Прогноз Amazon

Amazon Forecast — це повністю керований сервіс, який використовує машинне навчання для надання високоточних прогнозів. Він базується на тій самій технології, що використовується для прогнозування часових рядів на Amazon.com, і забезпечує найсучасніші алгоритми для прогнозування майбутніх часових рядів на основі історичних даних. Цей інструмент прогнозування штучного інтелекту корисний у багатьох галузях, зокрема в роздрібній торгівлі, фінансах, логістиці та охороні здоров’я, і для початку не потрібен досвід машинного навчання.

 

Що робить Amazon Forecast?

Amazon Forecast використовує машинне навчання для обробки даних часових рядів (таких як ціна, рекламні акції та відвідуваність магазинів) і поєднує їх із пов’язаними даними (такими як характеристики продукту, розміщення поверхів і розташування магазинів), щоб визначити складні зв’язки між ними. Поєднуючи дані часових рядів із додатковими змінними, Amazon Forecast може бути на 50% точнішим, ніж інструменти прогнозування без машинного навчання. Він надає вам елементи керування для оптимізації ваших робочих процесів, підвищення продуктивності та зниження витрат.

 

Ключові характеристики Amazon Forecast

Точні прогнози: Amazon Forecast використовує машинне навчання для створення точних прогнозів для вашого бізнесу, підвищуючи точність до 50% порівняно з традиційними методами.

Автоматизований процес прогнозування: Amazon Forecast автоматизує більшу частину процесу прогнозування часових рядів, дозволяючи вам зосередитися на підготовці наборів даних та інтерпретації ваших прогнозів.

Гнучкий та масштабований: Amazon Forecast може масштабувати операції, прогнозуючи мільйони товарів, використовуючи ту саму технологію, що й Amazon.com.

Оптимізація витрат: завдяки можливості зосередити ваші прогнози лише на підмножині елементів у вашому наборі даних, Amazon Forecast надає вам елементи керування для оптимізації ваших робочих процесів, підвищення продуктивності та зниження витрат.

Легка оцінка точності прогнозу: Amazon Forecast надає шість різних комплексних показників точності, які допоможуть вам зрозуміти точність ваших моделей прогнозування.

Інтеграція з екосистемою AWS: Як частина екосистеми AWS, Amazon Forecast може легко інтегруватися з іншими службами AWS, забезпечуючи бездоганний досвід для користувачів.

 

Плюси та мінуси прогнозу Amazon

 

Професіонали Amazon Forecast

• Висока точність
• масштабованість
• Оптимізація витрат
• Легка оцінка точності прогнозу
• Інтеграція з екосистемою AWS

 

Мінуси прогнозу Amazon

• Потрібна інформація про машинне навчання
• Може бути дорогим для малого бізнесу
• Обмежений безкоштовний план

 

Цінові плани Amazon Forecast

Amazon Forecast пропонує безкоштовний план і план із оплатою за використання.

Безкоштовний план: цей план включає до 10,000 10 прогнозів часових рядів на місяць, до 10 ГБ пам’яті для зберігання даних на місяць і до XNUMX годин навчання на місяць.

Розрахунковий план: цей план стягує 0.60 дол. США за 1,000 прогнозів, 0.088 дол. США за ГБ за зберігання даних і 0.24 дол. США за годину навчання.

Amazon Forecast приймає для платежів дебетові та кредитні картки, Amazon Pay і банківський переказ.

 

---

 

3. SAS Viya Advanced Analytics

SAS Viya Advanced Analytics — це комплексний інструмент прогнозування штучного інтелекту та аналітична платформа, яка пропонує широкий спектр можливостей для керування даними, розширеної аналітики та машинного навчання. Він розроблений для оптимізації всього життєвого циклу від даних до прийняття рішення, забезпечуючи чудово розроблені інтерфейси, які полегшують користувачам доступ, маніпулювання, аналіз та представлення інформації. Цю платформу визнано лідером у магічному квадранті Gartner для платформ Data Science і Machine Learning Platforms, демонструючи її стійкість і надійність у наданні високоякісних аналітичних рішень.

 

Що робить SAS Viya Advanced Analytics?

SAS Viya Advanced Analytics надає платформу для доступу, прогнозування, обробки, аналізу та представлення даних. Він використовує можливості машинного навчання, текстової аналітики та економетрики для покращення прогнозування та оптимізації. Платформа також керує та реєструє SAS і моделі з відкритим вихідним кодом у рамках проектів або як окремі моделі. Він пропонує інтерфейс самообслуговування, який дозволяє користувачам створювати розумні візуалізації та інтерактивні звіти та ділитися ними, полегшуючи виявлення нових тенденцій і закономірностей у даних.

 

Ключові функції SAS Viya Advanced Analytics

Управління даними: SAS Viya Advanced Analytics дозволяє користувачам імпортувати дані з різних джерел, включаючи бази даних, Hadoop, електронні таблиці Excel і соціальні мережі. Він надає стандартні функції якості даних і інструменти підготовки даних, що полегшує створення звітів або інформаційних панелей.

Розширений аналітика: Платформа підтримує наскрізний аналіз даних і процеси машинного навчання. Він пропонує як візуальний, так і програмний інтерфейси, що дозволяє користувачам налаштовувати моделі для максимальної продуктивності та визначати найефективнішу модель за допомогою турнірів моделей.

Інтерактивна звітність: SAS Viya Advanced Analytics дозволяє користувачам створювати інтерактивні можливості самообслуговування BI та звітності. Це дозволяє користувачам визначати закономірності та зв’язки в даних, які спочатку не були очевидними, покращуючи їх здатність приймати керовані даними рішення.

Інструменти співпраці: Платформа надає інструменти для обміну та співпраці, які дозволяють користувачам коментувати, коментувати, ділитися та надсилати звіти електронною поштою іншим для покращення співпраці. Він також надсилає сповіщення, щоб попередити користувачів про оновлення звіту, зміну даних або оновлення програми.

Розгортання та керування моделлю: SAS Viya Advanced Analytics спрощує створення колекції моделей і керування нею. Це дозволяє користувачам легко вбудовувати моделі в операційні системи для моніторингу продуктивності.

Прогнозування та оптимізація: Платформа використовує можливості машинного навчання, текстової аналітики та економетрики для кращого прогнозування та оптимізації, надаючи користувачам точні та надійні прогнози та розуміння.

 

Плюси та мінуси SAS Viya Advanced Analytics

 

SAS Viya Advanced Analytics Pro

• Комплексна аналітична платформа
• Широкий вибір інструментів керування даними
• Розширені аналітичні можливості
• Функції інтерактивного звітування
• Ефективні інструменти співпраці
• Ефективне розгортання та керування моделлю

 

SAS Viya Advanced Analytics Мінус

• Відсутність підручників для початківців
• Ліцензування може бути дорогим
• Деякі функції можуть бути надто складними для малого бізнесу

 

Цінові плани SAS Viya Advanced Analytics

SAS Viya Advanced Analytics пропонує кілька тарифних планів для задоволення потреб різних користувачів. Щоб отримати інформацію про ціни, користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів SAS Viya.

 

---

 

4. Артерікс

Alteryx — це надійна платформа автоматизації аналізу даних і аналітики, яка надає особам, які приймають рішення, надійні дані. Цей інструмент прогнозування зі штучним інтелектом розроблено для посилення місії вашого агентства шляхом максимізації державних даних для прийняття більш розумних рішень і прискорення результатів. Alteryx — це інструмент, який дозволяє швидко та впевнено приймати рішення в масштабах підприємства, допомагаючи створювати ефективні команди, співпрацювати та надавати відповіді, які підвищують прибутки та прибутки. Це особливо корисно для виявлення закономірностей у цільових групах і для кращого розуміння даних.

 

Що робить Альтерикс?

Alteryx — це комплексна платформа аналізу даних, яка дозволяє користувачам створювати прості інтерфейси для введення та зміни даних на льоту. Це дозволяє користувачам комбінувати, готувати та змішувати кілька джерел даних, а потім застосовувати серію аналітичних інструментів для кращого розуміння цих даних. Alteryx постачається разом із рядом інструментів моделювання прогнозної аналітики, що сприяє повному обміну інформацією між користувачами. Його можна розгортати безпосередньо у виробництві, використовуючи існуючі моделі R і Python без необхідності їх модифікації, що дозволяє бізнес-командам запускати потокову аналітику без внесення серйозних змін.

 

Ключові характеристики Alteryx

Інтерфейс без коду або зручний для коду: Alteryx пропонує інтерфейс без коду або на основі коду, що дозволяє користувачам будь-якого рівня досвіду кодування використовувати мови C++, Python або R для написання коду.

Ефективність: Alteryx Designer швидко витягує та об’єднує дані з багатьох джерел, створюючи швидшу інформацію.

Автоматизовані робочі процеси: Alteryx дозволяє автоматизувати повторювані робочі процеси або оновлювати їх за потреби для економії часу.

проста інтеграція: Alteryx Designer надає компаніям широкий спектр програмного забезпечення, яке можна вибрати відповідно до своїх потреб. Він безпосередньо інтегрується з Alteryx Analytics Gallery, Alteryx Analytics Server, Alteryx Connect і Alteryx Promote.

Просторова аналітика: Аналіз даних на основі демографічних, фірмових і геопросторових даних допомагає приймати ґрунтовні бізнес-рішення.

Прогностична аналітика: Alteryx постачається з інструментами моделювання прогнозної аналітики, що дозволяє користувачам передбачати майбутні тенденції та поведінку.

 

Плюси і мінуси Alteryx

 

Alteryx Pros

• легко вчитися
• Ефективний для обробки даних
• Може створити додаток і допомогти з автоматизацією даних
• Забезпечує гнучкість підготовки та аналізу даних
• Дозволяє краще зрозуміти різні аналітичні процеси

 

Alteryx Cons

• Ціна на сайті відсутня
• Інтеграція з іншими інструментами може бути складною

 

Цінові плани Alteryx

Alteryx пропонує гнучкі тарифні плани для задоволення потреб різних користувачів. Щоб отримати інформацію про ціни, користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів.

 

---

 

5. H2O AI Cloud

H2O AI Cloud — це передовий наскрізний інструмент прогнозування штучного інтелекту, призначений для полегшення створення, розгортання, моніторингу та обміну моделями даних або додатками штучного інтелекту для широкого діапазону випадків використання. Цій платформі довіряють понад 20,000 XNUMX організацій у всьому світі, і вона розроблена, щоб спростити процес впровадження машинного навчання, дозволяючи користувачам на всіх рівнях створювати інноваційні рішення для складних бізнес-проблем.

 

Що робить H2O AI Cloud?

H2O AI Cloud — це комплексна платформа, яка дозволяє користувачам створювати нові моделі штучного інтелекту та проводити експерименти зі своїми даними за допомогою автоматизованої перевірки, вибору та налаштування своїх моделей. Можливості автоматизованого машинного навчання платформи на основі H2O-3, H2O Hydrogen Torch і Driverless AI допомагають науковцям ефективніше працювати над своїми проектами. Платформа розгортається на Kubernetes і може працювати в більшості хмарних або локальних інфраструктур, забезпечуючи гнучкість і контроль над параметрами розгортання.

 

Основні функції H2O AI Cloud

Трансформація функції: H2O AI Cloud пропонує можливості трансформації функцій, включаючи візуалізацію даних, автоматичне аналіз даних, трансформатори попередньої обробки, поділ набору даних, обробку відсутніх значень і виявлення викидів.

Автоматизоване машинне навчання: Платформа надає комплексні можливості автоматизованого машинного навчання, змінюючи спосіб створення та використання ШІ. Це робить ШІ легшим і швидшим у використанні, зберігаючи експертний рівень точності, швидкості та прозорості.

AI AppStore: H2O AI Cloud містить AI AppStore, призначений для спрощення доставки та споживання AI, дозволяючи більшій кількості людей отримувати доступ до інновацій та брати участь у них.

Інтеграція машинного навчання: платформа підтримує API-доступ до найкращих у своєму класі можливостей науки про дані, що полегшує інтеграцію машинного навчання в різні програми.

Управління моделлю та моніторинг: H2O AI Cloud надає повний набір можливостей, пов’язаних із операціями машинного навчання, що дозволяє користувачам ефективно керувати своїми моделями та контролювати їх у виробництві.

Гнучка архітектура: Платформа пропонує гнучку архітектуру з розподіленою обробкою, оптимізованою ефективністю обчислень і можливістю масштабування відповідно до потреб користувача.

 

Плюси та мінуси H2O AI Cloud

 

H2O AI Cloud Pro

• Комплексні можливості автоматизованого машинного навчання
• Гнучкі варіанти розгортання
• Надійні засоби візуалізації даних і трансформації функцій
• Інтегровані операції машинного навчання
• Масштабована та ефективна архітектура

 

Мінуси H2O AI Cloud

• Ціна на сайті відсутня
• Складність може бути надзвичайною для початківців

 

Хмарні тарифні плани H2O AI

H2O AI Cloud пропонує індивідуальні ціни відповідно до потреб клієнта. Користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів, щоб отримати демо-версію та отримати інформацію про ціни.

 

---

 

6. DataRobot

DataRobot — це провідна платформа прогнозування штучного інтелекту, яка дає змогу організаціям прискорити шлях штучного інтелекту від ідеї до ефекту. Перебуваючи на передньому краї інновацій ШІ більше десяти років, DataRobot відіграв важливу роль у тому, щоб зробити ШІ доступним і цінним у різних секторах. Платформа розроблена для демократизації науки про дані, надаючи централізовано керовану платформу, яка оптимізує численні алгоритми, дозволяючи їх тестувати та використовувати для перевірки результатів. Він пропонує простий інтерфейс, який дозволяє моделювати, симулювати та аналізувати чутливість як з операційної, так і з стратегічної точки зору.

 

Що робить DataRobot?

DataRobot — це повна платформа життєвого циклу ШІ, яка надає генеративні та прогнозні рішення ШІ. Він пропонує уніфікований досвід штучного інтелекту, що дозволяє користувачам відстежувати та візуалізувати продуктивність моделі в будь-якому масштабі та досягати безперервної оптимізації за допомогою сповіщень у реальному часі та детальної інформації. Платформа розроблена, щоб полегшити громіздкий і тривалий процес, пов’язаний із розробкою та перевіркою моделі. Він інтегрує прогнозний і генеративний штучний інтелект у програми, на які ваші бізнес-користувачі покладаються щодня, надаючи генеративний штучний інтелект за допомогою існуючих корпоративних програм обміну повідомленнями.

 

Ключові характеристики DataRobot

Автоматизоване машинне навчання: Платформа DataRobot пропонує автоматичне машинне навчання, оптимізацію та ідентифікацію шаблонів даних, скорочуючи час і зусилля для прогнозного моделювання.

Вибір функції: Платформа поєднує в собі кілька підходів до вибору функцій у своєму робочому процесі моделювання, включаючи важливість функцій, що не залежать від моделі, аналіз впливу на особливості моделі та автоматизований вибір функцій.

Розгортання моделі: Розгортання в DataRobot добре організовано, що забезпечує ефективний зворотний зв’язок між підготовкою даних і створенням моделі.

Без конструктора додатків коду: DataRobot пропонує інтерфейс перетягування, який дозволяє користувачам створювати спеціальні програми, не вимагаючи навичок програмування.

Автоматизовані часові ряди: ця функція дозволяє користувачам швидко й легко будувати точні моделі часових рядів.

Університет DataRobot: навчальна програма, яка пропонує курси та сертифікати з ШІ та машинного навчання.

 

Плюси і мінуси DataRobot

 

Професіонали DataRobot

• Надійні інструменти та функціональність
• Ефективна петля зворотного зв'язку
• Унікальні техніки доопрацювання
• Без конструктора додатків коду
• Автоматизовані часові ряди
• Університет DataRobot

 

Мінуси DataRobot

• Складність для початкових користувачів
• Ціна на сайті відсутня
• Може потребувати більше часу та ресурсів для розгортання

 

Цінові плани DataRobot

DataRobot пропонує різноманітні тарифні плани для задоволення потреб різних організацій. Специфічні функції та ціни цих планів можна дізнатися, зв’язавшись із відділом продажів для демонстрації.

 

---

 

7. QlikSense

Qlik Sense — це сучасний інструмент хмарної аналітики та прогнозування штучного інтелекту, розроблений для підтримки широкого діапазону випадків використання аналітики. Це платформа самообслуговування BI для виявлення та візуалізації даних, яка пропонує унікальну асоціативну модель, яка дозволяє користувачам швидко досліджувати інформацію та отримувати розуміння. Qlik Sense відомий своїми інтелектуальними сповіщеннями, потужною співпрацею, мобільною та вбудованою аналітикою та автоматичним ініціюванням негайних дій. Їй довіряють понад 40,000 XNUMX клієнтів у всьому світі, вона пропонує неперевершену продуктивність і гнучкість.

 

Що робить Qlik Sense?

Qlik Sense — це продукт візуалізації та виявлення даних, який дозволяє користувачам створювати гнучкі інтерактивні візуалізації, що ведуть до значущих рішень. Він підтримує повний спектр варіантів використання аналітики, включно з керуванням даними, піксельними звітами та співпрацею. Його Associative Engine індексує та зв’язує зв’язки між точками даних, дозволяючи користувачам отримувати доступ, інтерпретувати та ефективно аналізувати дані для підтримки прийняття стратегічних рішень. Qlik Sense також зручний для мобільних пристроїв, дозволяючи користувачам отримувати доступ до програм у будь-якому місці, у будь-який час і навіть на мобільних пристроях.

 

Ключові функції Qlik Sense

Асоціативна модель: Асоціативна модель Qlik Sense є ключовою функцією, яка дозволяє користувачам досліджувати всі можливі асоціації у своїх даних, а не лише попередньо визначені ієрархії чи з’єднання на основі запитів.

Розумні візуалізації та аналітика: Qlik Sense пропонує інтелектуальну візуалізацію та аналітику, які дозволяють користувачам створювати гнучкі інтерактивні візуалізації та приймати рішення на основі даних.

Створення самообслуговування: Ця функція дозволяє користувачам створювати та публікувати власні звіти та інформаційні панелі, сприяючи культурі самообслуговування BI.

Централізований обмін і співпраця: Qlik Sense забезпечує централізований центр для спільного використання та співпраці, що полегшує користувачам обмінюватися думками та спільно працювати над аналізом даних.

Настроювані інформаційні панелі: користувачі можуть налаштувати інформаційні панелі відповідно до своїх конкретних потреб, забезпечуючи персоналізований перегляд своїх даних.

Прогностична аналітика: Qlik Sense підтримує прогнозну аналітику, що дозволяє користувачам прогнозувати майбутні тенденції та приймати проактивні рішення.

 

Плюси та мінуси Qlik Sense

 

Професіонали Qlik Sense

• Дружній до користувача інтерфейс
• Надійні можливості візуалізації даних
• Потужна асоціативна модель
• Мобільна доступність
• Настроювані інформаційні панелі
• Прогностична аналітика

 

Мінуси Qlik Sense

• Для повного використання потрібні технічні знання
• Немає безкоштовного плану
• Додаткова плата за плагіни та доповнення

 

Цінові плани Qlik Sense

Qlik Sense пропонує три основні тарифні плани: Standard, Premium і Enterprise.

Стандартний план: Стандартний план, ціна якого становить 20 доларів США за користувача на місяць, включає прогнозну аналітику та машинне навчання за допомогою Qlik AutoML, пропонує необмежену кількість експериментів і включає дві розгорнуті моделі. Він також містить конструктор автоматизації без коду, який запускає динамічні дії в системах, включаючи 5,000 автоматизованих запусків на місяць.

План премій: Преміальний план за ціною 2,700 доларів США на місяць включає всі функції стандартного плану з додатковими можливостями для інтеграції даних із SAP, мейнфреймами та застарілими системами. Він також пропонує автоматичне складання та розповсюдження звітів.

Підприємство План: План Enterprise включає всі функції плану Premium із додатковими можливостями для розгортання в масштабі підприємства. Користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів, щоб отримати ціну.

Qlik Sense приймає дебетові та кредитні картки, а також банківські перекази для платежів.

 

---

 

8. RapidMiner

RapidMiner виділяється як інструмент прогнозування штучного інтелекту та всеохоплююча наукова платформа даних, яка є ключовим інструментом для організацій, які прагнуть використовувати потужність своїх даних. Завдяки своїм корінням у спільноті відкритих вихідних кодів і нещодавньому придбанню компанією Altair RapidMiner перетворився на корпоративне рішення, яке обіцяє спростити аналіз даних, забезпечуючи при цьому масштабованість, керування та безпеку. Він створений для посилення колективного впливу людей, досвіду та даних компанії, забезпечуючи тим самим конкурентну перевагу завдяки проривній аналітиці.

 

Що робить RapidMiner?

RapidMiner працює як багатогранна платформа, яка надає наскрізні можливості обробки даних. Він надає набір інструментів, які підтримують весь життєвий цикл науки про дані, від підготовки даних до розширеної аналітики та розгортання моделей. Платформа відома своїм візуальним дизайнером робочого процесу, який дозволяє користувачам легко створювати та виконувати аналітичні процеси. Крім того, RapidMiner підтримує автоматизовану науку про дані, дозволяючи користувачам швидко створювати прогнозні моделі, а також пропонуючи середовище на основі коду для більш досвідчених спеціалістів з обробки даних. Завдяки здатності інтегруватися з R і Python і великій бібліотеці алгоритмів машинного навчання RapidMiner задовольняє широкий спектр аналітичних потреб.

 

Ключові характеристики RapidMiner

Візуальний конструктор робочих процесів: інтуїтивно зрозумілий візуальний інтерфейс RapidMiner дозволяє користувачам перетягувати для створення процесів аналізу даних без необхідності кодування, що робить його доступним для користувачів різного рівня кваліфікації.

Автоматизована наука про дані: Можливості автоматизованого машинного навчання платформи дозволяють користувачам створювати прогнозні моделі лише кількома клацаннями миші, спрощуючи процес створення моделі.

Наука про дані на основі коду: для тих, хто віддає перевагу кодуванню, RapidMiner надає інтегроване середовище JupyterLab, що дозволяє дослідникам даних писати та виконувати сценарії Python і R на платформі.

Велика бібліотека алгоритмів: RapidMiner може похвалитися великою колекцією алгоритмів машинного навчання, яку можна додатково розширити за допомогою плагінів із RapidMiner Marketplace.

Інтеграція великих даних: платформа обладнана для обробки великих наборів даних, надаючи користувачам інструменти для виконання масштабної аналітики.

Підрахунок очок у реальному часі: RapidMiner дає змогу розгортати прогнозні моделі для скорингу в реальному часі, дозволяючи підприємствам швидко приймати рішення на основі даних.

 

Плюси і мінуси RapidMiner

 

Професіонали RapidMiner

• Велика бібліотека алгоритмів ML
• Автоматизована оптимізація алгоритму
• Візуальний дизайн робочого процесу
• Налаштування на основі коду
• Можливості великих даних
• Аналітика в реальному часі

 

Мінуси RapidMiner

• Крута крива навчання для початківців
• Може бути ресурсомістким
• Ціна на сайті відсутня

 

Тарифні плани RapidMiner

RapidMiner пропонує індивідуальні плани ціноутворення для задоволення конкретних потреб різних організацій. Щоб зрозуміти повний спектр доступних функцій і цінових варіантів, користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів, щоб подати запит на демонстрацію та обговорити свої унікальні вимоги.

 

---

 

9. Машинне навчання Microsoft Azure

Машинне навчання Microsoft Azure — це надійна хмарна платформа, створена для того, щоб розробники, дослідники даних і спеціалісти зі штучного інтелекту могли створювати, навчати та ефективно розгортати моделі машинного навчання. Використовуючи потужність хмарної інфраструктури Azure, він пропонує широкий спектр інструментів і послуг, які оптимізують життєвий цикл машинного навчання від підготовки даних до розгортання моделі та керування. Завдяки масштабованому середовищу користувачі можуть працювати над проектами будь-якого розміру, від невеликих наборів даних до великомасштабних операцій машинного навчання, забезпечуючи достатню універсальність платформи для виконання різноманітних бізнес-потреб і технічних вимог.

 

Що робить машинне навчання Microsoft Azure?

Машинне навчання Microsoft Azure надає інтегроване наскрізне рішення для аналізу даних і передової аналітики. Це дозволяє користувачам готувати дані, розробляти експерименти та розгортати моделі в масштабі. Сервіс спрощує процес створення моделей машинного навчання, надаючи робочий простір для спільної роботи, попередньо створені алгоритми та можливості перетворення даних. Він також підтримує фреймворки та інструменти з відкритим кодом, що забезпечує гнучкість і налаштування. Завдяки машинному навчанню Azure користувачі можуть автоматизувати навчання та налаштування моделей, ефективно керувати ресурсами та швидко вводити в дію моделі, перетворюючи дані на корисну інформацію та інтелектуальні програми.

 

Основні функції машинного навчання Microsoft Azure

Автоматизоване машинне навчання: ця функція прискорює процес розробки моделі шляхом автоматизації вибору алгоритмів і гіперпараметрів, що полегшує створення високоякісних моделей як для новачків, так і для досвідчених спеціалістів із обробки даних.

Масштабовані обчислення: Azure Machine Learning пропонує масштабовані обчислювальні ресурси, які можна регулювати залежно від робочого навантаження, забезпечуючи ефективне керування ресурсами та економію коштів.

Інтегроване середовище розробки: Платформа забезпечує інтегроване середовище розробки з підтримкою популярних інструментів і фреймворків, що забезпечує плавний перехід від розробки до розгортання.

Можливості MLOps: Він включає надійні можливості MLOps (операції машинного навчання) для оптимізації всього життєвого циклу машинного навчання, включаючи керування моделлю, моніторинг і розгортання.

Відповідальний ШІ: Azure Machine Learning оснащено інструментами та функціями для створення відповідальних систем штучного інтелекту, забезпечуючи справедливість, прозорість і підзвітність у моделях машинного навчання.

Гібридна та багатохмарна підтримка: Сервіс пропонує гібридні та мультихмарні можливості, що дозволяє користувачам створювати та розгортати моделі в різних середовищах, включаючи локальні та інші хмарні платформи.

 

Плюси та мінуси машинного навчання Microsoft Azure

 

Професіонали машинного навчання Microsoft Azure

• Масштабована інфраструктура
• Автоматизоване ML
• Інтеграція MLOps
• Підтримка гібридної хмари
• Інструменти відповідального штучного інтелекту
• Широка підтримка фреймворку

 

Мінуси машинного навчання Microsoft Azure

• Крива навчання для нових користувачів
• Ціна на сайті відсутня
• Потрібна підписка Azure

 

Цінові плани машинного навчання Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning пропонує різноманітні тарифні плани для різних потреб і бюджетів користувачів. Користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів, щоб отримати індивідуальні ціни.

 

---

 

10. Платформа Google Cloud AI

Google Cloud AI Platform – це комплексний набір послуг, призначених для полегшення розробки, розгортання та керування програмами AI. Він забезпечує надійне середовище для розробників машинного навчання, науковців та інженерів обробки даних, щоб економічно ефективно переходити свої проекти від ідеї до виробництва та розгортання. Платформа розроблена таким чином, щоб бути масштабованою, гнучкою та зручною для користувача, що робить її вибором для компаній і окремих осіб, які бажають використовувати можливості ШІ та машинного навчання.

 

Що робить Google Cloud AI Platform?

Google Cloud AI Platform пропонує ряд послуг, які дозволяють користувачам створювати, розгортати та керувати моделями машинного навчання. Він надає інструменти для розробки даних, машинного навчання та ШІ, що дозволяє користувачам створювати та запускати власні програми машинного навчання. Платформа підтримує різноманітні завдання машинного навчання, включаючи маркування даних, навчання моделі та прогнозування. Він також пропонує інструменти для взаємодії з платформою, такі як консоль Google Cloud, що полегшує користувачам керування проектами ШІ та машинного навчання.

 

Основні функції платформи Google Cloud AI

масштабованість: платформа Google Cloud AI розроблена для масштабування в міру зростання ваших потреб. Він може обробляти все, від невеликих проектів до великомасштабних завдань машинного навчання, що робить його універсальним вибором для компаній будь-якого розміру.

Гнучкість: Платформа підтримує широкий спектр фреймворків машинного навчання, мов та інструментів, що дає користувачам гнучкість у використанні інструментів, які їм найбільше зручні.

Інтегрований ланцюжок інструментів: Google Cloud AI Platform пропонує інтегрований ланцюжок інструментів, який допомагає користувачам створювати та запускати власні програми машинного навчання. Це включає інструменти для розробки даних, машинного навчання та ШІ.

Служба маркування даних: Платформа надає службу маркування даних, яка дозволяє користувачам створювати високоякісні навчальні набори даних для своїх моделей машинного навчання.

Навчання моделі та прогнозування: Google Cloud AI Platform підтримує навчання моделей і прогнозування, що дозволяє користувачам тренувати свої моделі за допомогою власних даних і робити прогнози за допомогою навчених моделей.

Google Cloud Console: Платформа включає консоль Google Cloud, інструмент, який дозволяє користувачам взаємодіяти з платформою та керувати своїми проектами ШІ та машинного навчання.

 

Плюси та мінуси платформи Google Cloud AI

 

Професіонали платформи Google Cloud AI

• Масштабованість
• гнучкий
• Інтегрований ланцюг інструментів
• Сервіс маркування даних
• Підтримує навчання моделі та прогнозування

 

Мінуси платформи Google Cloud AI

• Може бути складним для новачків
• Обмежена безкоштовна пробна версія

 

Цінові плани платформи Google Cloud AI

Платформа Google Cloud AI пропонує платіжну модель ціноутворення, тобто ви платите лише за ті послуги, які використовуєте. Немає авансових комісій або плати за припинення, і ціни змінюються залежно від продукту та використання.

Безкоштовна пробна версія: нові клієнти отримують кредити в розмірі 300 доларів США для запуску, тестування та розгортання робочих навантажень. Усі клієнти можуть безкоштовно використовувати понад 25 продуктів, доки не досягнуть місячного ліміту використання.

Заплати, якщо ти йдеш: за принципом оплати за використання Google Cloud ви платите лише за послуги, якими користуєтеся. Ціни відрізняються в залежності від продукту та використання.

Платформа Google Cloud AI приймає для платежів дебетові та кредитні картки, GPay і банківський переказ.

 

---

 

11. Студія IBM Watson

IBM Watson Studio — це потужний інструмент прогнозування штучного інтелекту, який дає змогу спеціалістам із обробки даних, розробникам і аналітикам створювати, запускати та керувати моделями штучного інтелекту. Він оптимізує рішення будь-де на IBM Cloud Pak for Data, об’єднуючи команди, автоматизуючи життєві цикли штучного інтелекту та пришвидшуючи час для оцінки на відкритій мультихмарній архітектурі. Він об’єднує фреймворки з відкритим кодом, такі як PyTorch, TensorFlow і scikit-learn, з IBM і її екосистемними інструментами для наукових досліджень на основі коду та візуальних даних.

 

Що робить IBM Watson Studio?

IBM Watson Studio надає середовище та інструменти для вирішення бізнес-проблем шляхом спільної роботи з даними. Це дозволяє користувачам впроваджувати штучний інтелект де завгодно як частину IBM Cloud Pak for Data. Рішення спрощує керування життєвим циклом штучного інтелекту та прискорює окупність за допомогою відкритої гнучкої мультихмарної архітектури. Він підтримує роботу з блокнотами Jupyter, JupyterLab і CLI або такими мовами, як Python, R і Scala.

 

Ключові характеристики IBM Watson Studio

Статистичний інструмент: IBM Watson Studio містить статистичний інструмент, який дозволяє проводити комплексний аналіз та інтерпретацію даних.

Аналіз даних: забезпечує надійні можливості аналізу даних, дозволяючи користувачам витягувати значущу інформацію зі своїх даних.

Прийняття рішень: Watson Studio допомагає приймати рішення, надаючи прогнозну аналітику та аналіз даних.

Розробка моделі: пропонує платформу для розробки, навчання та розгортання машинного навчання та моделей ШІ.

Послуги машинного/поглибленого навчання: Watson Studio підтримує машинне та глибоке навчання, дозволяючи створювати складні моделі ШІ.

розгортання: це дозволяє розгортати моделі в масштабі в будь-якій хмарі, підвищуючи операційну ефективність і гнучкість.

 

Плюси і мінуси IBM Watson Studio

 

Професіонали IBM Watson Studio

• Дружній до користувача інтерфейс
• Візуальна графіка високої роздільної здатності
• Передові методи моделювання
• Безпечний і може мати захист федерації
• Швидка обробка

 

IBM Watson Studio Cons

• Ціна на сайті відсутня
• Для інтеграції потрібен час
• Орієнтація на великі організації, які можуть собі дозволити Watson

 

Цінові плани IBM Watson Studio

IBM Watson Studio пропонує кілька варіантів ліцензування, включаючи термінову ліцензію та підписку як послугу. Користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів, щоб отримати індивідуальні ціни.

 

---

 

12. Жива картина

Tableau — це провідний інструмент прогнозування AI, який змінив спосіб взаємодії компаній з даними. Він надає надійну платформу для візуалізації даних, аналітики та бізнес-аналітики, що дозволяє користувачам досліджувати дані, надавати аналізи та вживати заходів. Можливості Tableau виходять за рамки простого представлення даних, пропонуючи такі розширені функції, як прогнозне моделювання та експоненціальне згладжування для прогнозування. Його розроблено для обробки складних наборів даних і надання інтелектуальної аналітики в масштабі, що робить його кращим вибором для багатьох компаній.

 

Що робить Tableau?

Tableau призначений для спрощення процесу візуалізації даних і бізнес-аналітики. Це дозволяє користувачам створювати інтерактивні інформаційні панелі, які доступні для спільного використання, які висвітлюють тенденції, варіації та щільність даних у простих для розуміння діаграмах і графіках. Tableau підтримує дослідження даних за допомогою інтуїтивно зрозумілих інструментів, які дозволяють користувачам детально вивчати складні дані та отримувати важливу інформацію. Він також пропонує можливості прогнозного моделювання, використовуючи такі методи, як експоненціальне згладжування, щоб прогнозувати майбутні тенденції на основі історичних даних.

 

Основні характеристики Tableau

Інформаційні панелі: Tableau надає високоінформативні та інтерактивні інформаційні панелі, які дозволяють користувачам візуалізувати та розуміти свої дані більш інтуїтивно зрозумілим способом.

Підтримує численні джерела даних: Tableau може підключатися до різних джерел даних, включаючи електронні таблиці, хмарні бази даних і навіть процеси великих даних, надаючи універсальну платформу для аналізу даних.

Підключення до живих даних і даних у пам'яті: Tableau пропонує гнучкість підключення до живих даних для аналітики в реальному часі або даних у пам’яті для швидкого дослідження даних.

Розширені візуалізації: Tableau підтримує широкий спектр розширених опцій візуалізації, що дозволяє користувачам представляти свої дані найбільш значущим і вражаючим способом.

Аналітика на основі AI: Tableau використовує технології штучного інтелекту, щоб покращити свої аналітичні можливості, пропонуючи такі функції, як прогнозне моделювання та автоматизоване дослідження даних.

Співпраця та спільний доступ: Tableau надає надійні інструменти для співпраці, що дозволяє користувачам ділитися своїми висновками та спільно аналізувати дані в безпечному середовищі.

 

Плюси і мінуси Tableau

 

Tableau Pros

• Високі експлуатаційні характеристики
• Підтримує численні джерела даних
• Розширені можливості візуалізації
• Аналітика на основі AI
• Надійні інструменти для співпраці

 

Tableau Мінуси

• Потрібні технічні знання
• Трудомісткий процес налаштування

 

Тарифні плани Tableau

Tableau пропонує три основні тарифні плани: Tableau Creator, Tableau Explorer і Tableau Viewer.

Творець Tableau: цей план, ціна якого становить 75 доларів США за користувача на місяць, призначений для аналітиків і досвідчених користувачів, яким потрібно створювати та публікувати інформаційні панелі та звіти. Він включає Tableau Desktop, Tableau Prep і ліцензію Creator на Tableau Server або Tableau Online.

Tableau Explorer: цей план, ціна якого становить 42 долари США за користувача на місяць, призначений для користувачів, яким потрібно досліджувати дані та взаємодіяти з інформаційними панелями, створеними іншими. Він містить ліцензію на Tableau Server або Tableau Online.

Переглядач таблиць: цей план, ціна якого становить 15 доларів США за користувача на місяць, призначений для користувачів, яким потрібно переглядати інформаційні панелі та звіти, створені іншими, і взаємодіяти з ними. Він включає ліцензію Viewer для Tableau Server або Tableau Online.

Tableau приймає для платежів дебетові та кредитні картки, PayPal і банківський переказ.

 

---

 

13. Ibi WebFOCUS

Ibi WebFOCUS — це комплексна платформа бізнес-аналітики (BI), розроблена, щоб допомогти організаціям надавати інформацію та аналітику широкому колу користувачів. Він об’єднує чотири важливі елементи для розумнішої бізнес-аналітики: управління продуктивністю, розширені аналітичні засоби, цілісність даних і зручний інтерфейс. Ця платформа відома своєю здатністю розкривати операційні показники за запитом, обслуговуючи користувачів у різних сферах і підтримуючи ініціативи та проекти в усіх організаціях, потенційно заощаджуючи мільйони доларів і покращуючи загальну якість медичної допомоги.

 

Що робить Ibi WebFOCUS?

Ibi WebFOCUS — це корпоративне рішення для бізнес-аналітики та аналітики, оснащене функціями керування даними, візуального виявлення та прогнозної аналітики. Він поєднує ці функції та наукові дані в одній уніфікованій контейнерній платформі. Платформа використовується в різних галузях і відділах, від магазинів, де менеджери можуть переглядати щоденні звіти, до центрів стратегічного обслуговування, де виконується складний аналіз даних. Він призначений для покращення результатів, зменшення витрат і підтримки ініціатив і проектів у всій організації.

 

Ключові характеристики Ibi WebFOCUS

Оптимізований доступ і навігація: Ibi WebFOCUS надає уніфікований інструмент, який пропонує консолідовані можливості створення та зручну навігацію до всіх областей платформи. Це дозволяє користувачам переглядати останні та улюблені елементи як із клієнта WebFOCUS, так і з сервера звітів.

Візуалізація даних: Платформа пропонує розширені робочі процеси дизайнера та інтерфейс користувача для візуалізації даних. Це дозволяє користувачам створювати та включати вміст у сторінки інноваційними способами.

Управління даними: Ibi WebFOCUS представляє нові робочі процеси доступу до даних. Це дозволяє користувачам завантажувати або підключатися до своїх даних і швидко активувати аналіз даних.

Покращення підготовки даних: Платформа представляє джерела та цілі піктограмами для бази даних, що вказує на відсутність необхідних компонентів. Ця функція спрощує процес підготовки даних.

Настроювані інформаційні панелі: WebFOCUS пропонує настроювані інформаційні панелі, які дозволяють користувачам створювати персоналізоване та інтерактивне середовище візуалізації даних.

Детальний аналіз: Платформа надає можливості детального аналізу, що дозволяє користувачам глибше заглиблюватись у свої дані для отримання більш детальної інформації.

 

Плюси та мінуси Ibi WebFOCUS

 

Профі Ibi WebFOCUS

• Легкий у використанні графічний інтерфейс
• Потужні можливості аналізу даних
• Здатний до складних обчислень
• Комплексне управління даними
• Настроювані інформаційні панелі

 

Мінуси Ibi WebFOCUS

• Початкове налаштування може бути складним
• Для повноцінного використання потрібні спеціальні знання
• Ціна на сайті відсутня

 

Цінові плани Ibi WebFOCUS

Ibi WebFOCUS пропонує своїм клієнтам гнучкі плани. Ціни цих планів є індивідуальними та базуються на конкретних потребах організації. Щоб отримати інформацію про ціни, користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів.

 

---

 

14. Емсьєн

Emcien — це складний інструмент прогнозування та аналітична платформа штучного інтелекту, яка спеціалізується на приписній та прогнозній аналітиці, розробленій для оптимізації комплексного аналізу даних і вдосконалення процесів прийняття рішень для компаній. Цей інструмент виділяється своєю здатністю перетворювати величезні обсяги даних у корисну інформацію, яку можна легко інтегрувати в існуючі програми та системи. Підхід Emcien до аналізу даних зосереджений на наданні чітких дій і прогнозів природною мовою, що робить їх доступними для широкого кола користувачів в організації, від технічних експертів до бізнес-професіоналів.

 

Що робить Емсьєн?

Основна функція Emcien полягає в перетворенні необроблених даних у прогнози та нормативні дії, що дозволяє організаціям передбачати майбутні тенденції та відповідно оптимізувати свою діяльність. Платформа використовує передові алгоритми машинного навчання для виявлення шаблонів і зв’язків у даних, полегшуючи створення прогнозних моделей, які є водночас точними та легкими для інтерпретації. Emcien працює безперервно, пропонуючи статистику в режимі реального часу, яка дає змогу компаніям випереджати потенційні проблеми, такі як простої обладнання або затримки в ланцюжку поставок. Його зручний інтерфейс і можливості самонавчання роблять його цінним надбанням для компаній, які прагнуть використовувати прогнозну аналітику без потреби у великій експертизі в галузі даних.

 

Ключові характеристики Emcien

Очистити дії: Emcien забезпечує постійний потік чітких дій на основі прогнозної аналітики, гарантуючи, що команди в організації розуміють, яких кроків потрібно вжити для оптимізації результатів.

Інтеграція з програмами та системами: Платформа розроблена для роботи в додатках і системах, якими вже користуються компанії, впроваджуючи корисну інформацію безпосередньо туди, де вона найбільше потрібна.

Постійне вдосконалення: програмне забезпечення Emcien створено для постійного вдосконалення своїх прогнозних моделей, гарантуючи, що інформація, яку вона надає, залишається актуальною та точною з часом.

Навички обробки даних не потрібні: завдяки інтуїтивно зрозумілому дизайну та алгоритмам самонавчання платформа доступна для користувачів без досвіду роботи з даними.

Масштабованість і швидкість: Emcien здатний обробляти великі обсяги даних із безпрецедентною масштабованістю та швидкістю, що робить його придатним для підприємств будь-якого розміру.

Прогностична аналітика: Можливості прогнозної аналітики інструменту дозволяють точно прогнозувати такі події, як збій обладнання або проблеми з ланцюгом поставок, разом із візуалізацією та ймовірністю виникнення.

 

Плюси і мінуси Emcien

 

Emcien Pros

• Очистити елементи дії
• Безшовна інтеграція
• Постійне покращення
• Дружній до користувача інтерфейс
• Масштабований і швидкий
• Розширена прогнозна аналітика

 

Emcien Cons

• Ціна на сайті відсутня
• Може знадобитися початкова допомога з налаштування
• Складність інтеграції із застарілими системами
• Потенційна крива навчання розширеним функціям

 

Цінові плани Emcien

Emcien пропонує індивідуальні тарифні плани, адаптовані до конкретних потреб бізнесу. Зацікавленим сторонам пропонується зв’язатися з відділом продажів, щоб подати запит на демонстрацію та обговорити варіанти ціноутворення.

 

---

 

15. IBM SPSS

IBM SPSS — це потужна статистична програмна платформа, яка пропонує комплексний набір передових інструментів статистичного аналізу. Він надає велику бібліотеку алгоритмів машинного навчання, аналізу тексту, розширюваності з відкритим вихідним кодом і бездоганну інтеграцію з великими даними. Його зручний інтерфейс, гнучкість і масштабованість роблять його доступним для користувачів будь-якого рівня кваліфікації. Він підходить для проектів будь-якого розміру та рівня складності, допомагаючи користувачам знаходити нові можливості, підвищувати ефективність і мінімізувати ризики.

 

Що робить IBM SPSS?

IBM SPSS розроблено для забезпечення розширеного статистичного аналізу та прогнозного моделювання. Він підтримує низхідний підхід до перевірки гіпотез до даних, а також розкриває закономірності та моделі, приховані в даних, за допомогою підходу до висхідного підходу до створення гіпотез. Він здатний обробляти великі обсяги даних і виконувати всі аналізи, описані в тексті. Він широко використовується в соціальних науках і в діловому світі, що робить його цінним інструментом для широкого кола професіоналів.

 

Ключові характеристики IBM SPSS

Розширений статистичний аналіз: IBM SPSS пропонує розширені статистичні процедури, які допомагають забезпечити високу точність і якість прийняття рішень. Це дозволяє користувачам запускати описову статистику та регресійний аналіз, переглядати шаблони відсутніх даних і підсумовувати розподіл змінних.

Алгоритми машинного навчання: Платформа надає велику бібліотеку алгоритмів машинного навчання, які можна використовувати для створення прогнозних моделей і виявлення прихованої інформації в даних.

Аналіз тексту: IBM SPSS містить можливості аналізу тексту, що дозволяє користувачам отримувати значущу інформацію з неструктурованих текстових даних.

Розширюваність з відкритим кодом: користувачі можуть вдосконалювати синтаксис SPSS за допомогою R і Python за допомогою бібліотеки розширень або створюючи власні, забезпечуючи додаткову гнучкість і параметри налаштування.

Інтеграція з Big Data: IBM SPSS може інтегруватися з платформами великих даних, дозволяючи користувачам аналізувати великі набори даних і отримувати цінну інформацію.

Простота у використанні: незважаючи на розширені можливості, IBM SPSS відомий своїм зручним інтерфейсом і простотою використання, що робить його доступним для користувачів будь-якого рівня кваліфікації.

 

Плюси і мінуси IBM SPSS

 

Професіонали IBM SPSS

• Дружній до користувача інтерфейс
• Розширені можливості статистичного аналізу
• Розширені алгоритми машинного навчання
• Розширюваність з відкритим кодом
• Інтеграція з великими даними
• Підходить для всіх рівнів кваліфікації

 

IBM SPSS Cons

• Може бути дорогим для деяких користувачів
• Для оптимального використання потрібне навчання
• Для початківців може бути надзвичайно важко

 

Цінові плани IBM SPSS

IBM SPSS пропонує кілька тарифних планів для задоволення різних потреб користувачів.

План передплати: цей план доступний за 99 доларів США на місяць. Він пропонує хмарний доступ до SPSS і містить оновлення продукту та підтримку.

Базовий план: Цей план коштує 3,610 доларів США як одноразова плата за користувача. Він пропонує настільну програму, яка масштабується від одного користувача до тисяч і включає доступ до IBM SPSS Collaboration and Deployment Services.

Стандартний план: доступний за одноразову плату в розмірі 7,960 доларів США за користувача, цей план пропонує додаткові функції та можливості, крім базового плану.

Професійний план: цей план коштує 15,900 XNUMX доларів США як одноразова плата за користувача та пропонує ще більше розширених функцій і можливостей.

План премій: найповніший план, доступний за одноразову плату в розмірі 23,800 XNUMX доларів США за користувача та пропонує повний набір функцій і можливостей SPSS.

IBM SPSS приймає дебетові та кредитні картки, а також банківські перекази для платежів.

 

---

 

16. Spotfire TIBCO

TIBCO Spotfire виділяється як інструмент аналітики та прогнозування штучного інтелекту, призначений для надання інформації в реальному часі та прийняття дієвих рішень. Його вихваляють за його здатність не лише служити комплексним інструментом BI, але й як надійне програмне забезпечення для створення та розгортання масштабованих рішень для обробки даних та штучного інтелекту. Ці рішення розроблені таким чином, щоб бути зручними для користувачів і обслуговувати бізнес-професіоналів, не вимагаючи глибоких технічних знань. Універсальність Spotfire очевидна в його широкому розгортанні в різних галузях, включаючи фінансові послуги, енергетику, виробництво та охорону здоров’я.

 

Що робить TIBCO Spotfire?

TIBCO Spotfire — це динамічний інструмент, який дозволяє користувачам отримувати доступ, аналізувати та ефективно візуалізувати дані. Це полегшує створення динамічних звітів і інформаційних панелей, дозволяючи інтерактивно досліджувати дані. За допомогою Spotfire користувачі можуть швидко визначати тенденції та закономірності, що полегшує отримання значущої інформації зі складних наборів даних. Платформа підтримує широкий спектр джерел даних і здатна обробляти великі обсяги даних завдяки своїй гібридній архітектурі аналітики в пам’яті/базі даних. Це дозволяє Spotfire масштабуватися відповідно до потреб тисяч користувачів, зберігаючи продуктивність.

 

Ключові характеристики TIBCO Spotfire

Прогностичний аналіз: Spotfire містить можливості прогнозної аналітики, що дозволяє користувачам прогнозувати майбутні тенденції, вивчаючи історичні та поточні дані.

Виявлення та візуалізація даних: Платформа пропонує надійні інструменти виявлення даних і параметри візуалізації, що дозволяє користувачам створювати глибокі інформаційні панелі та аналітичні програми.

Розширені інструменти співпраці: Функції співпраці Spotfire сприяють командній роботі та обміну аналізами, підвищуючи продуктивність і прийняття рішень.

Бібліотека та адміністрація: Централізована бібліотека дозволяє користувачам публікувати, ділитися матеріалами аналізу та підключеннями до даних, а також керувати ними за допомогою інструментів адміністрування для контролю доступу та дозволів.

масштабованість: Архітектура Spotfire розроблена для масштабування, враховуючи велику кількість користувачів і величезні набори даних без шкоди для продуктивності.

Міжгалузеве розгортання: Гнучкість і потужність інструменту роблять його придатним для широкого кола галузей, від фінансових послуг до охорони здоров’я.

 

Плюси та мінуси TIBCO Spotfire

 

TIBCO Spotfire Pro

• Статистика в режимі реального часу
• Масштабована архітектура
• Дружній до користувача інтерфейс
• Прогностична аналітика
• Міжгалузеві програми
• Розширені інструменти для співпраці

 

TIBCO Spotfire Мінус

• Крута крива навчання
• Ціна на сайті відсутня
• Комплексні можливості налаштування

 

Цінові плани TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire пропонує низку тарифних планів, адаптованих до потреб різних користувачів і організацій. Плани створені для забезпечення гнучкості та масштабованості, гарантуючи, що користувачі зможуть вибрати варіант, який найкраще відповідає їхнім вимогам. Щоб отримати інформацію про ціни, користувачам необхідно зв’язатися з відділом продажів TIBCO Spotfire.

 

Поширені запитання про інструменти прогнозування AI

 

Висновок

Інструменти прогнозування штучного інтелекту змінюють спосіб роботи компаній, надаючи точні та ефективні прогнози. Ці інструменти призначені не лише для великих корпорацій, а й для підприємств будь-якого розміру. Однак вибір правильного інструменту вимагає ретельного розгляду ваших цілей, характеристик даних і функцій інструменту. Незважаючи на деякі обмеження, переваги використання інструментів прогнозування штучного інтелекту значно переважують виклики, що робить їх важливим інструментом для будь-якої організації, що керується даними.

 

 

 

 

 

 

Інформація надається постачальником програми/програмного забезпечення/послуги або отримана із загальнодоступних матеріалів. Будь ласка, повідомте нас, якщо ви знайдете оновлену або неточну інформацію.