SAS Visual Statistics

В модуле SAS Visual Statistics представлены базовые аналитические алгоритмы, которые наиболее интерпретируемы и понятны бизнес пользователям, такие как регрессионные модели и деревья решений, с возможностью интерактивного пошагового построения деревьев решений. Реализована возможность построения моделей и оценки факторов, влияющих на целевое событие (например, отклик на кампанию), в разрезе сегментов, регионов и т.д. (group-by обработка). Поддерживается функциональность оценки и сравнения моделей (с помощью Lift и ROC кривых, доли ошибочных классификаций и других статистик), интерактивного определения порога отсечения вероятности, генерирования и выгрузки скорингового кода для применения построенных моделей.

Другие продукты SAS

SAS Visual Analytics SAS Enterprise Miner SAS Credit Scoring SAS Customer Intelligence SAS Visual Data Mining and Machine Learning SAS Revenue Optimization

Возможности SAS Visual Statistics

Поиск новых возможностей в данных

Аналитики и data scientists специалисты смогут использовать наиболее подходящие методы аналитического моделирования, чтобы получать ценную информацию и открывать новые способы увеличения прибыли. Решение позволяет выявлять факторы, влияющие на точность прогнозов, среди множества отслеживаемых переменных, находить отклонения и несоответствия в данных.

Быстрый ввод новых моделей в эксплуатацию

Создание и совершенствование моделей, адаптированных для конкретных групп или сегментов. Запуск несколько сценариев анализа одновременно и автоматически генерируемый код оценки модели.

Эффективное решение аналитических задач

Предоставление возможности работы с данными различным пользователям (добавление и изменение переменных, удаление отклонений и т.п.) при помощи графических инструментов. А также возможность работать с аналитическими алгоритмами SAS из других сред с помощью выбранного языка программирования (Python, Java, R или Lua).

Преимущества SAS Visual Statistics:

Графические инструменты исследования и обнаружения данных
Описательное моделирование и прогнозное моделирование
Открытая модель разработки из SAS Studio посредством языков программирования (Python, R, Lua, Java)
Сравнение и оценка моделей
Динамическая обработка результатов с группировкой по признаку
Распределенная аналитическая обработка данных в оперативной памяти
Создание моделей на основе разрозненных данных, в том числе из Hadoop
Система работает на стандартном оборудовании, в частных и общедоступных облачных средах

Остались вопросы?

Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.

Нажимая кнопку «Отправить» я подтверждаю, что ознакомлен(а) с действующей Политикой и даю свое согласие на обработку персональных данных. Защита от спама reCAPTCHA — Конфиденциальность и Условия использования.