比較対象
今回の比較対象はデータ分析用のBIツールであるSPSS ModelerとRapidMinerです。
どちらでもドラッグ&ドロップの簡単な操作でデータ加工(前処理)からデータ可視化、モデル作成、評価、運用までできる機械学習プラットフォームです。
もし興味があり、実際に試してみたい方は下記記事に参照ください。
 ・SPSS Modelerの紹介&チュートリアル学習 
   https://qiita.com/zhangyangfeng1994/items/084d89a0abb7d549dbee
 ・RapidMinerの紹介 
   https://qiita.com/zhangyangfeng1994/items/ae292459b92c7a3a6fec
評価基準
使用料金
SPSS Modeler:
有料(評価版30日無料)
https://www.ibm.com/jp-ja/products/spss-modeler/pricing
RapidMiner:
 ①RapidMiner Studio Free version(無料版)
 ②RapidMiner Studio Enterprise(評価版30日無料)
 https://rapidminer.com/get-started/
初心者への配慮
SPSS Modeler:
チュートリアルは基本的に下記サイトのものですが、直接高いレベルのサンプルになりますので、説明にも理解しづらい部分があり、初心者が理解するために少し時間かかります。
※チュートリアルに使用されるデータはインストールする際に付いています。
https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/SaaS?topic=tutorial-introduction-modeling

RapidMiner:
ソフトウェア製品内にチュートリアルの詳しい手順が(英語で)記載され、Process画面でヒントも提示されているため、初心者にとてもやさしいです。
※チュートリアルに使用されるデータはインストールする際に付いています。

使いやすさ
SPSS Modeler:
  ・ドラッグ&ドロップで簡単な操作
  ・画面の言語は日本語対応あり
  ・ノードの検索はできない(あらかじめカテゴリが用意されている)
RapidMiner:
  ・ドラッグ&ドロップの簡単な操作
  ・画面の言語は英語のみ
  ・ノードの検索ができる
機能の豊富さ
データのインポート、データの加工、各種アルゴリズム、グラフ出力、データ分析レポートなど基本の機能は両方持っていますので、違う部分だけをまとめていきたいと思います。
SPSS Modeler:
Import可能なファイル種類
  ・IBMの他サービスとの連携は可能

アルゴリズム
  ・pyhthonとR言語固有のアルゴリズムを使用可能
  ・Spark固有のアルゴリズムを使用可能
  ・SPSS®Text Analticsを使用可能
 
RapidMiner:
Import可能なファイル種類
  ・Salesforceとの連携が可能
  ・Twitterとの連携が可能
  ・Trigger Zapierとの連携が可能
  ・(AWS、Azure、Google Storageなど)クラウドサービスとの連携が可能
 **拡張ツール**
  ・Validationノード
  ・Utilityノード
これを使用することで、よりカスタマイズした複雑なプロセスを作成することができます。
**拡張ツール**
  ・Validationノード
  ・Utilityノード
これを使用することで、よりカスタマイズした複雑なプロセスを作成することができます。

 
画面の分かりやすさ
SPSS Modeler:
  ・同じ種類のノードにもかかわらず、各ノードのアイコンが異なりますので、分かりやすい
  ・実行後、出力ノードの数でWindowを新規して結果を出力している

RapidMiner:
  ・同じ種類のノードは同じアイコンで、SPSS Modelerよりは分かりづらい
  ・実行後、出力ノードの数でResultsビューにTabの形でそれぞれ表示している

まとめ
| 評価基準 | SPSS Modeler | RapidMiner | 
|---|---|---|
| 使用料金 | 有料 | Free版あり | 
| 初心者への配慮 | 普通 | あり | 
| 使いやすさ | 日本語対応 | 英語のみ、ノード検索可能 | 
| 機能の豊富さ | 普通 | 豊富 | 
| 画面の分かりやすさ | 分かりやすい | 普通 | 
| 以上、五つの評価基準でSPSS ModelerとRapidMinerを比較してみました。 | ||
| ※あくまで個人の感想です。 | 
