データサイエンスプラットフォームの市場規模、シェア、成長、および業界分析、タイプ別（オンプレミス、オンデマンド）、アプリケーション（マーケティング、販売、ロジスティクス）、地域予測2029年

グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場調査レポート2023 の詳細なTOC

1レポートの概要
1.1スタディスコープ
1.2タイプ別の市場分析
1.2.1グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場サイズの成長率：2018 vs 2022 vs 2029
1.2.2 on-施設
1.2.3オンデマンド
1.3アプリケーションによる市場
1.3.1グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場の成長：2018 vs 2022 vs 2029
1.3.2マーケティング
1.3.3販売
1.3.4ロジスティクス
1.3.5リスク
1.3.6カスタマーサポート
1.3.7人事
1.3.8操作
1.4調査目的
1。5年
1。6年と見なされる
2つのグローバルな成長動向
2.1グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場の視点（2018-2029）
2.2地域別のデータサイエンスプラットフォームの成長傾向
2.2 .1グローバルデータ地域別の科学プラットフォーム市場規模：2018対2022対2029
2.2.2データサイエンスプラットフォーム歴史的市場規模（2018-2023）
2.2.3地域別のデータサイエンスプラットフォーム予測市場規模（2024-2029）
2.3データサイエンスプラットフォーム市場のダイナミクス
2.3.1データサイエンスプラットフォーム業界の動向
2.3.2データサイエンスプラットフォーム市場ドライバー
2.3.3データサイエンスプラットフォーム市場課題
2.3.4データサイエンスプラットフォーム市場の抑制
3つの主要なプレーヤーによる競争の景観
3.1収益によるグローバルトップデータサイエンスプラットフォームプレーヤー
3.1.1グローバルトップデータサイエンスプラットフォームプレーヤー（2018-- 2023）
3.1.2グローバルデータサイエンスプラットフォームプレーヤーによる収益市場シェア（2018-2023）
3.2企業タイプ（ティア1、ティア2、およびティア別のグローバルデータサイエンスプラットフォーム市場シェア3）
3.3プレーヤー対象：データサイエンスプラットフォームの収益によるランキング
3.4グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場集中比
3.4.1グローバルデータサイエンスプラットフォーム市場集中比（CR5およびHHI）
3.4.2 2022年のデータサイエンスプラットフォーム収益によるグローバルトップ10およびトップ5企業
3.5データサイエンスプラットフォームキープレーヤーヘッドオフィスとエリアサービス
3.6キープレーヤーデータサイエンスプラットフォーム製品ソリューションとサービス
データサイエンスプラットフォーム市場
3.8合併と買収、拡張計画
4データサイエンスプラットフォームの故障データタイプ
4.1グローバルデータサイエンスプラットフォーム歴史的市場サイズ（2018-2023）
4.2グローバルデータサイエンスタイプ（2024-2029）ごとのプラットフォーム予測市場規模
5データサイエンスプラットフォームの故障データによるアプリケーション
5.1アプリケーションごとのグローバルデータサイエンスプラットフォーム歴史的市場サイズ（2018-2023）
5.2グローバルデータサイエンスプラットフォーム予測アプリケーション別（2024-2029）
6北米
6.1北米データサイエンスプラットフォーム市場規模（2018-2029）
6.2 Northアメリカデータサイエンスプラットフォーム市場成長率：2018対2022対2029
6.3北米データサイエンスプラットフォーム市場規模（2018-2023）
6.4北米データ科学プラットフォーム市場規模（2024-2029）
6.5米国
6.6カナダ
7ヨーロッパ
7.1ヨーロッパデータサイエンスプラットフォーム市場サイズ（2018-2029）
7.2ヨーロッパデータサイエンスプラットフォーム国別の市場成長率：2018対2022対2029
7.3ヨーロッパデータサイエンスプラットフォーム市場規模（2018-2023）
7.4ヨーロッパデータサイエンスプラットフォーム市場規模（2024-2029）
7.5ドイツ
7.6フランス
7.7 U.K.
7.8イタリア
7.9ロシア
7.10北欧諸国
8アジア太平洋
8.1アジア太平洋地域データサイエンスプラットフォーム市場規模（2018-2029）
8.2アジア太平洋データサイエンスプラットフォーム市場成長率：2018対2022対vs 2029
8.3アジア太平洋データサイエンスプラットフォーム市場の地域別（2018-2023）
8.4アジア太平洋データサイエンスプラットフォーム市場規模（2024-2029）
8.5中国
8.6日本< BR> 8.7韓国
8.8東南アジア
8.9インド
8.10オーストラリア
9ラテンアメリカ
9.1ラテンアメリカデータサイエンスプラットフォーム市場サイズ（2018-2029）
9.2ラテンアメリカデータサイエンスプラットフォーム市場成長率：2018対2022対2029
9.3ラテンアメリカデータサイエンスプラットフォーム市場規模国（2018-2023）
9.4ラテンアメリカデータデータ国別の科学プラットフォーム市場規模（2024-2029）
9.5メキシコ
9.6ブラジル
10中東＆アフリカ
10.1中東とアフリカのデータサイエンスプラットフォーム市場規模（2018-2029）
10.2中東およびアフリカデータサイエンスプラットフォーム市場成長率：2018対2029 vs 2029
10.3中東およびアフリカデータサイエンスプラットフォーム市場規模国（2018-2023）
10.4中東およびアフリカデータサイエンスプラットフォーム市場規模（2024-2029）
10.5トルコ
10.6サウジアラビア
10.7 UAE
11キープレーヤープロファイル
11.1 Microsoft
11.1.1 Microsoft Companyの詳細
11.1.2 Microsoft Businessの概要
11.1.3 Microsoft Data Science Platform Introduting
11.1.4 Microsoft Revenueデータサイエンスプラットフォームビジネス（2018-2023）
11.1.5 Microsoft最近の開発
11.2 IBM
11.2.1 IBM Companyの詳細
11.2.2 IBMビジネスの概要
11.2.3 IBMデータサイエンスプラットフォームの紹介
データサイエンスプラットフォームビジネスのIBM収益（2018-2023）
11.2.5 IBM最近の開発
11.3 Google
11.3.1 Google Companyの詳細
11.3.2 Googleビジネスの概要
11.3.3 Googleデータサイエンスプラットフォームはじめに
11.3.4データサイエンスプラットフォームビジネスにおけるGoogle Revenue（2018-2023）
11.3.5 Google最近の開発
11.4 Wolfram
11.4.1 Wolfram Company Decature
11.4.2 Wolfram Business概要
11.4.3 Wolframデータサイエンスプラットフォームはじめに
11.4.4データサイエンスプラットフォームビジネスのWolfram Revenue （2018-2023）
11.4.5 Wolfram最近の開発
11.5 datarobot
11.5.1 Datarobot Companyの詳細
11.5.2 Datarobot Businessの概要
11.5.3 Datarobot Data Science Platformはじめに
11.5.4データサイエンスプラットフォームビジネス（2018-2023）
11.5.5最近のデータロボット収益開発
11.6 Cloudera
11.6.1 Cloudera Companyの詳細
11.6.2 Cloudera Businessの概要
11.6.3 Clouderaデータサイエンスプラットフォームはじめに
11.6.4データサイエンスプラットフォームビジネスのCloudera Revenue（2018 -2023）
11.6.5 Cloudera最近の開発
11.7 Rapidminer
11.7.1 Rapidminer会社の詳細
11.7.2 RapidMiner Businessの概要
11.7.3 Rapidminer Data Science Platformはじめに
11.7.4データサイエンスプラットフォームビジネス（2018-2023）
11.7.5 RapidMiner最近の開発< BR> 11.8 Domino Data Lab
11.8.1 Domino Data Lab Companyの詳細
11.8.2 Domino Data Lab Business概要
11.8.3 Dominoデータラボデータサイエンスプラットフォームはじめに
11.8.4 Domino Data Lab Revenue in Data Science Platform Business（2018-2023）
11.8.5 Domino Data Lab最近の開発
11.9 Dataiku
11.9.1 dataiku Companyの詳細
11.9.2 Dataiku Businessの概要
11.9.3 Dataiku Data Science Platformはじめに
11.9.4データ科学プラットフォームビジネス（2018-2023）
11.9.5 Dataiku最近の開発
11.10 Alteryx
11.10.1 Alteryx Companyの詳細
11.10.2 Alteryx Businessの概要
11.10.3 AlterYxデータサイエンスプラットフォームはじめに
11.10.4データサイエンスプラットフォームビジネス（2018-2023）
11.10.5のAlteryx Revenue Alteryxの最近の開発
11.11連続体分析
11.11.1連続体分析会社の詳細
11.11.2連続体分析ビジネスの概要
11.11.3連続分析データサイエンスプラットフォーム
11.11.4連続体分析収益収益Data Science Platform Business（2018-2023）
11.11.5 Continuum Analytics最近開発
11.12 Bridgei2i Analytics
11.12.1 Bridgei2i Analytics Companyの詳細
11.12.2 Bridgei2i Analytics Business Business概要
11.12.3 Bridgei2i分析データサイエンスプラットフォームはじめに
11.12.4 Bridgei2i分析収入Science Platform Business（2018-2023）
11.12.5 Bridgei2i分析最近の開発
11.13 datarpm
11.13.1 Datarpm Company詳細
11.13.2 Datarpm Businessの概要
11.13.3 Datarpm Data Science Platform Introgry
11.13.4 Datarpm Revenue in Data Science Platform Business Business Business （2018-2023）
11.13.5 Datarpm最近の開発
11.14 Rexer Analytics
11.14.1 Rexer Analytics Companyの詳細
11.14.2 Rexer Analytics Businessの概要
11.14.3 Rexer Analyticsデータサイエンスプラットフォームはじめに
11.14.4データサイエンスプラットフォームビジネスのRexer分析収益（2018- 2018- 2023）
11.14.5 Rexer Analytics最近の開発
11.15機能ラボ
11.15.1機能ラボの詳細
11.15.2機能ラボのビジネス概要
11.15.3機能ラボデータサイエンスプラットフォームはじめに
11.15.4データサイエンスプラットフォームビジネスの機能ラボの収益（2018- 2023）
11.15.5機能ラボ最近の開発
12アナリストの視点/結論
13付録
13.1研究方法論
13.1.1方法論/研究アプローチ
13.1.2データソース
13.2免責事項
13.3著者の詳細