SAS Enterprise Miner und XGBoost vergleichen 
SAS Enterprise Miner vs XGBoost
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten XGBoost einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass beide Anbieter es insgesamt gleich einfach machen, Geschäfte zu tätigen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass XGBoost den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als SAS Enterprise Miner.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SAS Enterprise Miner.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von SAS Enterprise Miner gegenüber XGBoost.
Ich mag, dass die Software eine klare und effiziente Datenanalyse bietet. SAS ist besonders hilfreich für die Analyse großer Datensätze, und die Struktur macht es einfach, Probleme mit der Syntax zu erkennen. Diese Funktion spart viel Zeit.
Two dislikes and negatives of the system include: More focus on presentation aspects with additional graph objects like donut pie charts More focus on production readiness including high availability and automatic monitoring of logs
- Es ist portabel, da es Windows, Linux, OS X und auch einige Cloud-Plattformen unterstützt. - Unterstützung für mehrere Sprachen wie: Python, R, Java und C++. - Detaillierte Dokumentation. - Es gibt verschiedene Beispiele in der Dokumentation, die wirklich...
There's not much to dislike. It's been pretty popular as a decision tree algorithm and rightly remains a reliable choice for data science applications. Only wished it was developed sooner!
Ich mag, dass die Software eine klare und effiziente Datenanalyse bietet. SAS ist besonders hilfreich für die Analyse großer Datensätze, und die Struktur macht es einfach, Probleme mit der Syntax zu erkennen. Diese Funktion spart viel Zeit.
- Es ist portabel, da es Windows, Linux, OS X und auch einige Cloud-Plattformen unterstützt. - Unterstützung für mehrere Sprachen wie: Python, R, Java und C++. - Detaillierte Dokumentation. - Es gibt verschiedene Beispiele in der Dokumentation, die wirklich...
Two dislikes and negatives of the system include: More focus on presentation aspects with additional graph objects like donut pie charts More focus on production readiness including high availability and automatic monitoring of logs
There's not much to dislike. It's been pretty popular as a decision tree algorithm and rightly remains a reliable choice for data science applications. Only wished it was developed sooner!
