1.SAS EM 在所有的数据挖掘产品中唯一一家能够将数据分为训练、验证、测试三部分并能自动地在训练数据上建模,在验证数据上进行模型调整优化,在测试数据上进行模型评估而不影响模型建立,同时还能将各种模型的提升图,ROC图等在一个 页面中显示,进而很直观地进行比较,模型哪个更好一目了然;而SPSS Clementine需要用户手动去分别创建训练、验证、测试等数据然后分别学习,相互之间无法协调,各种模型的提升图,ROC图都是分别显示的,各自为政,这样很不利于选出更好的模型和保证模型的质量。
2.SAS EM的帮助文档非常全面和系统,并且还有各种数据挖掘算法的细节,而SPSS Clementine的帮助文档只涉及到软件使用上,但对各种数据挖掘算法的介绍很少,这不利于分析人员用好数据挖掘工具。
3.SAS EM 能够实现并行和多线程处理,更可以利用网格计算技术提高性能,这对于处理海量数据挖掘至关重要;而SPSS Clementine 则不能。
4.SAS EM 支持更广泛的输入数据格式,比如SAS EM支持EXCEL 和.dbf文件,而SPSS Clementine 不能。
5.SAS EM 采用的Client/Server模式,可以充分利用服务器的处理能力,而SPSS Clementine不能。
6.SAS EM可以将建好的数据挖据流程很方便地转成SAS、Java、C代码,这为模型的实施扫平了障碍,SPSS Clementine 不能。
7.SAS EM可以将数据挖掘的成果很方便地发布到BI 报表系统上,而SPSS Clementine不能。
8.SAS EM图形显示非常丰富,除了常见的直方图、散点图、盒须图,更有3D旋转图、等高线图;SPSS Clementine则做不到.
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