世界的な機械学習 (ML) プラットフォーム業界調査レポート、成長傾向、競合分析 2022 ~ 2031 年の詳細な目次
1 レポートの概要
1.1 調査範囲
1.2 タイプ別の市場分析
1.2.1 タイプ別の世界の機械学習 (ML) プラットフォーム市場規模の成長率: 2017 VS 2021 VS 2031
1.2。 2 クラウドベース
1.2.3 オンプレミス
1.3 アプリケーション別市場
1.3.1 アプリケーション別の世界の機械学習 (ML) プラットフォーム市場成長率: 2017 VS 2021 VS 2031
1.3.2中小企業 (SME)
1.3.3 大企業
1.4 調査目的
1.5 年間検討
2 市場展望
2.1 世界の機械学習 (ML) プラットフォーム市場規模 (2017 ~ 2031 年) )
2.2 世界の主要地域における機械学習 (ML) プラットフォーム市場規模: 2017 VS 2021 VS 2031
2.3 地域別の世界の機械学習 (ML) プラットフォーム市場規模 (2017 ~ 2022 年)
2.4 世界の機械学習地域別の (ML) プラットフォーム市場規模予測 (2023 ~ 2031 年)
2.5 機械学習 (ML) プラットフォームの世界トップ国市場規模別ランキング
3 機械学習 (ML) プラットフォームの企業別の競争力
3.1 世界の機械プレーヤー別の学習 (ML) プラットフォーム収益
3.1.1 プレーヤー別の世界的な機械学習 (ML) プラットフォーム収益 (2017 ~ 2022 年)
3.1.2 プレーヤー別の世界的な機械学習 (ML) プラットフォーム市場シェア (2017 ~ 2022 年) )
3.2 企業タイプ別の世界の機械学習 (ML) プラットフォーム市場シェア (Tier 1、Tier 2、および Tier 3)
3.3 対象企業: 機械学習 (ML) プラットフォームの収益別ランキング
3.4 世界の機械学習 (ML) プラットフォーム市場集中率
3.4.1 世界の機械学習 (ML) プラットフォーム市場集中率 (CR5 および HHI)
3.4.2 機械学習 (ML) プラットフォーム収益別の世界トップ 10 および上位 5 企業2021 年
3.5 グローバルな機械学習 (ML) プラットフォームの主要企業 本社およびサービス提供地域
3.6 主要企業 機械学習 (ML) プラットフォームの製品ソリューションとサービス
3.7 機械学習 (ML) プラットフォームへの参入日市場
3.8 合併と買収、拡張計画
4 グローバル機械学習 (ML) プラットフォームのタイプ別内訳データ
4.1 グローバル機械学習 (ML) プラットフォームのタイプ別過去の収益 (2017 ~ 2022 年)
4.2グローバル機械学習 (ML) プラットフォームの種類別予測収益 (2023 ~ 2031 年)
5 グローバル機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別内訳データ
5.1 グローバル機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別過去の市場規模 (2017 ~ 2017 年) 2022)
5.2 世界の機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別市場規模予測 (2023 ~ 2031 年)
6 北米
6.1 北米の機械学習 (ML) プラットフォームの企業別収益 (2020 ~ 2022 年)< br>6.2 北米の機械学習 (ML) プラットフォームのタイプ別収益 (2017 ~ 2031 年)
6.3 北米の機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別収益 (2017 ~ 2031 年)
6.4 北米の機械学習 (ML)国別プラットフォーム収益 (2017-2031)
6.4.1 米国
6.4.2 カナダ
7 ヨーロッパ
7.1 ヨーロッパ 企業別機械学習 (ML) プラットフォーム収益 (2020-2022)
7.2 ヨーロッパの機械学習 (ML) プラットフォームのタイプ別収益 (2017 ~ 2031 年)
7.3 ヨーロッパの機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別の収益 (2017 ~ 2031 年)
7.4 ヨーロッパの機械学習 (ML) プラットフォームの国別の収益 ( 2017-2031)
7.4.1 ドイツ
7.4.2 フランス
7.4.3 英国
7.4.4 イタリア
7.4.5 ロシア
8 アジア太平洋
8.1 アジア太平洋機械学習 (ML) プラットフォームの企業別収益 (2020 ~ 2022 年)
8.2 アジア太平洋機械学習 (ML) プラットフォームのタイプ別収益 (2017 ~ 2031 年)
8.3 アジア太平洋機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別収益(2017-2031)
8.4 アジア太平洋地域の機械学習 (ML) プラットフォームの地域別収益 (2017-2031)
8.4.1 中国
8.4.2 日本
8.4.3 韓国
8.4.4 インド
8.4.5 オーストラリア
8.4.6 台湾
8.4.7 インドネシア
8.4.8 タイ
8.4.9 マレーシア
8.4.10 フィリピン
8.4 .11 ベトナム
9 ラテンアメリカ
9.1 ラテンアメリカの機械学習 (ML) プラットフォームの企業別収益 (2020-2022)
9.2 ラテンアメリカの機械学習 (ML) プラットフォームのタイプ別収益 (2017-2031)< br>9.3 ラテンアメリカの機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別収益 (2017 ~ 2031 年)
9.4 ラテンアメリカの機械学習 (ML) プラットフォームの国別の収益 (2017 ~ 2031 年)
9.4.1 メキシコ
9.4 .2 ブラジル
9.4.3 アルゼンチン
10 中東およびアフリカ
10.1 中東およびアフリカの機械学習 (ML) プラットフォーム企業別収益 (2020 ~ 2022 年)
10.2 中東およびアフリカの機械学習(ML) プラットフォームのタイプ別収益 (2017-2031)
10.3 中東およびアフリカの機械学習 (ML) プラットフォームのアプリケーション別収益 (2017-2031)
10.4 中東およびアフリカの機械学習 (ML) プラットフォームの収益国 (2017-2031)
10.4.1 トルコ
10.4.2 サウジアラビア
10.4.3 アラブ首長国連邦
11 会社概要
11.1 Palantier
11.1.1 Palantier 会社詳細
>11.1.2 Palantier ビジネスの概要
11.1.3 Palantier 機械学習 (ML) プラットフォーム製品およびサービス
11.1.4 Palantier 機械学習 (ML) プラットフォーム機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.1.5 Palantier 機械学習 (ML) プラットフォームの SWOT 分析
11.1.6 Palantier の最近の展開
11.2 MathWorks
11.2.1 MathWorks の会社詳細
11.2.2 MathWorks の事業概要
11.2.3 MathWorks 機械学習 (ML) プラットフォームの製品およびサービス
11.2.4 MathWorks 機械学習 (ML) プラットフォームの機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.2.5 MathWorks 機械学習 ( ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.2.6 MathWorks の最近の展開
11.3 Alteryx
11.3.1 Alteryx 会社の詳細
11.3.2 Alteryx ビジネス概要
11.3.3 Alteryx 機械学習 (ML) プラットフォーム製品とサービス
11.3.4 Alteryx 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.3.5 Alteryx 機械学習 (ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.3. 6 Alteryx の最近の展開
11.4 SAS
11.4.1 SAS 会社概要
11.4.2 SAS ビジネス概要
11.4.3 SAS 機械学習 (ML) プラットフォーム製品とサービス
11.4.4 SAS機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.4.5 SAS 機械学習 (ML) プラットフォームの SWOT 分析
11.4.6 SAS の最近の展開
11.5 データブリック< br>11.5.1 Databricks の会社詳細
11.5.2 Databricks の事業概要
11.5.3 Databricks 機械学習 (ML) プラットフォームの製品とサービス
11.5.4 Databricks 機械学習 (ML) プラットフォームの機械学習における収益(ML) プラットフォーム ビジネス (2017 ~ 2022 年)
11.5.5 Databricks 機械学習 (ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.5.6 Databricks の最近の展開
11.6 TIBCO ソフトウェア
11.6.1 TIBCO ソフトウェア会社詳細
11.6.2 TIBCO ソフトウェア ビジネスの概要
11.6.3 TIBCO ソフトウェア機械学習 (ML) プラットフォーム製品およびサービス
11.6.4 TIBCO ソフトウェア機械学習 (ML) プラットフォーム機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益(2017-2022)
11.6.5 TIBCO ソフトウェア機械学習 (ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.6.6 TIBCO ソフトウェアの最近の展開
11.7 Dataiku
11.7.1 Dataiku の会社詳細
11.7。 2 Dataiku ビジネスの概要
11.7.3 Dataiku 機械学習 (ML) プラットフォーム製品およびサービス
11.7.4 Dataiku 機械学習 (ML) プラットフォーム機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.7.5 Dataiku 機械学習 (ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.7.6 Dataiku の最近の展開
11.8 H2O.ai
11.8.1 H2O.ai 会社概要
11.8.2 H2O.ai ビジネス概要
11.8.3 H2O.ai 機械学習 (ML) プラットフォームの製品およびサービス
11.8.4 H2O.ai 機械学習 (ML) プラットフォームの機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.8.5 H2O.ai 機械学習 (ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.8.6 H2O.ai の最近の展開
11.9 IBM
11.9.1 IBM 会社概要
11.9.2 IBM ビジネス概要
>11.9.3 IBM 機械学習 (ML) プラットフォームの製品およびサービス
11.9.4 IBM 機械学習 (ML) プラットフォームの機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.9.5 IBM 機械学習(ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.9.6 IBM の最近の展開
11.10 マイクロソフト
11.10.1 マイクロソフト会社の詳細
11.10.2 マイクロソフト ビジネスの概要
11.10.3 マイクロソフト機械学習 (ML)プラットフォーム製品およびサービス
11.10.4 Microsoft 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.10.5 Microsoft 機械学習 (ML) プラットフォーム SWOT 分析
11.10 .6 Microsoft の最近の動向
11.11 Google
11.11.1 Google 会社の詳細
11.11.2 Google ビジネスの概要
11.11.3 Google 機械学習 (ML) プラットフォームの製品とサービス
11.11.4 Google 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.11.5 Google の最近の動向
11.12 KNIME
11.12.1 KNIME 会社概要
11.12.2 KNIME ビジネス概要
11.12.3 KNIME 機械学習 (ML) プラットフォーム製品およびサービス
11.12.4 KNIME 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.12 .5 KNIME の最近の展開
11.13 DataRobot
11.13.1 DataRobot 会社の詳細
11.13.2 DataRobot ビジネス概要
11.13.3 DataRobot 機械学習 (ML) プラットフォーム製品とサービス
11.13.4 DataRobot 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.13.5 DataRobot の最近の展開
11.14 RapidMiner
11.14.1 RapidMiner 会社詳細
11.14.2 RapidMiner ビジネス概要
11.14.3 RapidMiner 機械学習 (ML) プラットフォーム製品およびサービス
11.14.4 RapidMiner 機械学習 (ML) プラットフォーム機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.14 .5 RapidMiner の最近の展開
11.15 アナコンダ
11.15.1 アナコンダの会社詳細
11.15.2 アナコンダのビジネス概要
11.15.3 アナコンダ機械学習 (ML) プラットフォームの製品とサービス
11.15.4 Anaconda 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.15.5 Anaconda の最近の展開
11.16 Domino
11.16.1 Domino 会社の詳細
11.16.2 Domino ビジネスの概要
11.16.3 Domino 機械学習 (ML) プラットフォームの製品およびサービス
11.16.4 Domino 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.16 .5 Domino の最近の展開
11.17 Altair
11.17.1 Altair 会社の詳細
11.17.2 Altair ビジネス概要
11.17.3 Altair 機械学習 (ML) プラットフォームの製品とサービス
11.17.4 Altair 機械学習 (ML) プラットフォーム 機械学習 (ML) プラットフォーム ビジネスの収益 (2017 ~ 2022 年)
11.17.5 Altair の最近の展開
12 機械学習 (ML) プラットフォームの市場動向
12.1 機械学習 (ML) ) プラットフォーム市場動向
12.2 機械学習 (ML) プラットフォーム市場の推進力
12.3 機械学習 (ML) プラットフォーム市場の課題
12.4 機械学習 (ML) プラットフォーム市場の制約
13 調査結果と結論
>14 付録
14.1 研究方法
14.1.1 方法/研究アプローチ
14.1.2 データソース
14.2 著者の詳細