Principais Alternativas de XLMiner Mais Bem Avaliadas
A melhor coisa é que não é uma ferramenta separada. Em vez disso, é apenas um complemento para o Microsoft Excel. Basta conectá-lo ao Excel e extrair os dados de qualquer planilha do Excel. Além disso, oferece uma ampla gama de recursos agrupados em uma ferramenta de tamanho pequeno. Sua representação visual é muito boa, com um relatório delineado dos dados selecionados. O recurso que torna esta ferramenta fácil de usar é sua ampla gama de suporte online. Há uma enorme quantidade de vídeos disponíveis na internet, tornando esta ferramenta gratuita para ser aprendida mesmo em nível iniciante. No geral, uma ferramenta de mineração de dados fácil de usar com MUITA funcionalidade em um pacote pequeno. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Para observar onde o XLMiner apresenta deficiências, na verdade está carregando as desvantagens do Excel. A maioria das pessoas prefere outras ferramentas, como plataformas baseadas em Python, simplesmente porque são mais robustas e oferecem uma ampla gama de algoritmos e facilidades, além de tipos de dados que não podem ser armazenados no Excel. Além disso, o Excel não é capaz de lidar com grandes volumes de dados, então o desempenho do XLMiner também se degrada junto com seu host. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
20 de 21 Avaliações Totais para XLMiner
A abordagem para entender dados com alguns poucos cliques em vez de múltiplas linhas de código se tornou uma nova norma para mim por causa do XLminer. Sua representação gráfica explicando sobre as previsões (ex: Árvores para classificação) me ajuda a explicar/entender facilmente o trabalho de backend feito para um modelo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Como programador de ML, eu uso o XLminer apenas para uma primeira impressão dos dados (na maioria das vezes, o tamanho da amostra). Ele pode lidar com um tamanho de dados limitado, não me fornece controle total sobre os modelos, o que é esperado de qualquer ferramenta, mas tornou-se uma tendência agora ter uma API para qualquer ferramenta que possa resolver esses problemas.
O principal problema que o Excel (pai do XLminer) tem é a incapacidade de conectar dados diretamente de qualquer nuvem, enquanto na geração de hoje esse é o nosso armazenamento real. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu amo como é fácil de usar e até mesmo aqueles sem qualquer especialização ou conhecimento de codificação ou do domínio da engenharia de computação podem analisar dados, realizar previsões e outras funções em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Não há nada para não gostar no XLMiner. É uma melhoria em todos os aspectos possíveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Parece apenas mais uma adição ao MS Excel, mas é muito poderoso. Ele pode realizar todos os cálculos estatísticos e possui uma série de recursos incorporados. Ele pode realizar análise PCA, análise de árvore de decisão, MLR, MLE, KNN e muitos mais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Ele não consegue lidar com um conjunto de dados muito grande, até trava às vezes. A velocidade de processamento é menor, pois é um módulo do Excel. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A melhor parte é que vem como um plug-in, então você pode usá-lo com vários softwares e não apenas com o MS-Excel. É realmente fácil de usar e bastante acessível se você for um profissional em atividade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A interface do software pode ser melhorada ou pode ser tornada personalizável para uma melhor apresentação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu gostei mais da interface fácil de entender. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Acho que as opções visuais eram limitadas em comparação com outras ferramentas. Outro ponto negativo de usá-lo foi a falta de flexibilidade na implementação de modelos. A ferramenta lidava com tamanhos de dados de até 1M de linhas. No entanto, à medida que aumentava o tamanho dos conjuntos de dados, a ferramenta não era tão rápida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Zero Code escrevendo como Python ou R. Conectar a diferentes fontes de dados e analisar conjuntos de dados como análise de cluster, PCA, LDI, análise de regressão e problemas de otimização. Além disso, Big Data pode ser tratado conectando-se a um cluster Spark. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O lado negativo é a flexibilidade para explorar outras técnicas de aprendizado de máquina incorporando código personalizado como XGboost ou vinculando código com Github. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É muito fácil de aprender e usar, pois pode ser usado como uma extensão do Excel. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Não consegue trabalhar com grandes conjuntos de dados como fazemos em R ou Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
