Meilleures alternatives à DataMelt les mieux notées
nous étions un peu sceptiques au début lorsque nous avons envisagé d'utiliser cet outil, mais après l'intégration, nous avons trouvé cet outil très utile pour notre analyste de données pour analyser les données à portée de main, cet outil prend également en charge plusieurs langues mais nous utilisons Python et nous sommes capables de comprendre nos indicateurs commerciaux en visualisant les données, et leur support est également bon. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je pensais que pour une petite organisation, se lancer en direct est un peu un défi et le coût est plus élevé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
9 sur 10 Avis au total pour DataMelt
Les bases comme le nettoyage des données, la manipulation, etc. sont bonnes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Bien que ses fonctions de base soient gratuites, je pense que ses compétitions payantes sont meilleures. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
L'intégration de diverses applications à l'intérieur de l'outil comme Python et pandas le rend pratique pour la visualisation et le nettoyage des données pour une meilleure compréhension. Comparé à d'autres logiciels comme PowerBi et Zoho Analytics, je préférerais utiliser DataMelt. Et le forum communautaire est très utile pour les requêtes difficiles et nouvelles jour après jour. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Pour accéder aux grands ensembles de données qui seraient plus pratiques dans des logiciels comme Tableau. Cette fonctionnalité manque dans cet outil. Une nouvelle personne qui ne connaît rien mais ne connaît qu'Excel aura beaucoup de mal à utiliser ce logiciel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Visualisation des données et calcul, en particulier le processus de fouille de données de Dmelt (DataMelt) Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Problèmes d'arbre de décision dans la catégorie de l'intelligence artificielle Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Data melt est un bon outil pour analyser les données. Il aide également à nettoyer les données. Visualiser les données dans cet outil est vraiment bien. Tous les aperçus sont facilement disponibles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
C'est un peu difficile d'analyser de grands ensembles de données sur cet outil. Mais c'est mieux qu'Excel. Parfois, lorsque vous essayez de voir de grandes données, il se bloque et nous devons le rafraîchir encore et encore, ce qui devient parfois frustrant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
L'interface utilisateur graphique de DataMelt le rend facile à utiliser. C'est un outil portable et fonctionne avec plusieurs systèmes d'exploitation tels que MAC, Windows et Linux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Apprendre à utiliser DataMelt peut prendre du temps en raison de sa complexité.
Un grand ensemble de données peut rendre cet outil lent.
Comme d'autres outils d'analyse de données tels que PYTHON/R, DataMelt n'est pas très populaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La meilleure partie de datMelt est qu'il s'agit d'une application portable. Aucune installation n'est nécessaire, il suffit de télécharger et de décompresser le package et tout est prêt. C'est la chose la plus facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il n'y a rien à ne pas aimer car il est convivial et peut être utilisé par tout le monde. Aide essentiellement dans plusieurs langages de script pour le programme Java. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Datamelt est un outil simple mais très efficace pour analyser des données complexes. L'outil a rendu notre analyse plus facile à partir d'un ensemble complexe de données brutes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
L'outil fonctionne sans aucune erreur. Ainsi, cela ne le rend pas désagréable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
- Facile à utiliser
- Interface facile
- Excellents résultats Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Je ne trouve rien pour l'instant que je n'aime pas à propos de Datamelt. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
DataMelt est un bon logiciel open source qui possède les composants de base pour effectuer l'analyse de données, le calcul numérique, l'analyse statistique et la représentation graphique des résultats correspondants. Il est bon pour l'intégration avec Python/Java pour une analyse améliorée et une superposition de données. Il existe un forum communautaire pour aborder des problèmes plus difficiles, mais le forum n'est pas assez grand pour des problèmes uniques. Un autre avantage est qu'il peut être utilisé sur n'importe quel matériel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
C'est un type de programme plus avancé qui est difficile à utiliser pour les débutants. Il n'y a pas beaucoup d'aide pour ceux qui n'ont aucune expérience en analyse de données ou en codage et il n'est donc pas recommandé pour eux. Un petit inconvénient de ce logiciel est qu'il y a un petit coût pour une grande quantité de documentation d'exemples qui serait bénéfique pour certains utilisateurs. Cependant, il existe un manuel en ligne mais il n'est pas complet. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
