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Gartner|2018数据科学与机器学习平台比较研究报告
01什么是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）。
02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。
03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。
04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。
052014-2017报告
原文见【参考文献】
解读内容见微信公众号【数据科学DataScience】文章《数据科学平台哪家强？全方位解读《Gartner 2017数据科学平台魔力象限》》。
06参考文献
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
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