2018数据科学与机器学习平台比较研究报告

导 语

2018年2月26日，Gartner 公布了一份题为《2017数据科学与机器学习平台魔力象限（Magic Quadrant for Data Science and Machine-Learning Platforms）》研究报告。该研究报告选择16家从事数据科学平台研发的企业及其产品，从15个评价指标进行评价，并将评价结果放在魔力象限坐标系之中 ......

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什么是Gartner魔力象限？

英文：Magic Quadrant；

提出者：是Gartner公司给出用于刻画某一特定时间内的市场状态的分析工具；Gartner已于2006注册了其版权；

维度：有2个，分别为愿景的完备性（Completeness of Vison）和执行能力（Ability to Execute ）；

象限：有2个，分别为领导者（Leader）、挑战者（Challengers）、探索者(Visionaries )和利基者（Niche Players ，注：即细分市场主导者）。

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最新评估结果(2018）

领导者(5个):Alteryx、SAS、KNIME、RapidMiner、H20.ai；

探索者 (5个): IBM、Domino、Mircosoft、Databricks、Dataiku；

挑战者 (2个): MathWorks和TIBCO Software；

利基者(4个): SAP、Angoss、Anoconda、Teradata。

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评价指标

15项；

数据访问、数据准备、数据探索与可视化、自动化处理、用户界面、

机器学习、高级分析、灵活性/可扩展性/开放性、性能/可测量、服务提供、

平台与项目管理、模型管理、预制解决方案、协作、兼容性。

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注意事项

收录范围：本报告所涉及的平台仅限于商业软件，不包括R和Python等开源平台；2018年报告中新增了机器学习平台。

报告名称：2017年，该报告名称为《数据科学魔力象限（Magic Quadrant for Data Science Platforms）》；2014-2016期间，该报告的名称叫做《高级分析平台的魔力象限（Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms）》。

术语定义：该报告中，对数据科学与机器学习平台的定义原文如下：A cohesive software application that offers a mixture of basic building blocks essential both for creating many kinds of data science solution and incorporating such solutions into business processes, surrounding infrastructure and products。

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2014-2017报告

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参考文献

https://rapidminer.com/resource/read-gartner-magic-quadrant-data-science-platforms/

https://rapidminer.com/resource/read-gartner-magic-quadrant-data-science-platforms/https://rapidminer.com/resource/gartner-magic- quadrant-data-science-platforms/

http://www.kdnuggets.com/2017/02/gartner-2017- mq-data-science-platforms-gainers-losers.html

http://www.gartner.com/technology/research/methodologies/research_mq.jsp