SAS® Rapid Predictive Modeler

Générez rapidement et facilement des modèles prédictifs, et prenez de meilleures décisions en appliquant les résultats

Alors que les organisations ont de plus en plus recours à l’analytique pour enrichir leurs connaissances, les utilisateurs métiers doivent faire appel à des statisticiens ou des analystes pour produire les modèles prédictifs et les résultats avec lesquels ils pourront prendre les décisions les plus efficaces.

Grâce à SAS® Rapid Predictive Modeler, les analystes et les experts métier peuvent aisément créer leurs propres modèles prédictifs, en fonction de leurs besoins et scénarios, sans avoir besoin de connaissances approfondies en statistiques. Un très large éventail de profils utilisateurs peuvent ainsi exploiter et tirer parti de l’analyse prédictive sans avoi à solliciter systématiquement des data miners.

Au sein d'un processus guidé et intuitif, SAS Rapid Predictive Modeler prend en charge de manière automatique et transparente les tâches de préparation de données et de data mining en vue de générer des modèles prédictifs fiables. Les utilisateurs peuvent ainsi obtenir des informations les aidant à résoudre leurs problématiques métier au moment où ils en ont besoin et réagir rapidement et efficacement. SAS Rapid Predictive Modeler peut s’avérer très utile lorsque les data miners sont sur-sollicités car ils peuvent l’utiliser pour produire rapidement des modèles de base.

SAS® Rapid Predictive Modeler est un composant de SAS Enterprise Miner. Il s’exécute depuis SAS® Enterprise Guide® mais aussi depuis Microsoft Excel® via SAS® Add-In for Microsoft Office.

Bénéfices

Un processus facilité de création de modèles data mining fiables et robustes

  • Les analystes et les experts métier peuvent explorer et analyser leurs données au travers d’une interface familière, que ce soit SAS® Enterprise Guide® ou Microsoft Excel via le SAS Add-In for Microsoft Office.
  • De nombreux modèles prédéfinis sont disponibles - de base, intermédiaires ou avancés - qui utilisent un large éventail de techniques de modélisation classiques et modernes.
  • Les données sont traitées automatiquement de manière à gérer les valeurs aberrantes et manquantes, les événements cibles rares, les données biaisées, la sélection de variables, les variables corrélées et le choix du modèle champion.
  • Les tâches de préparation des données – ajout, transposition, jointure, filtre, échantillonnage - permettent aux utilisateurs de créer les tables servant à la modélisation ainsi que les tables de scores.

Des graphiques et des rapports faciles à interpréter

  • Présentation des résultats avec des termes métier permettant d’appréhender facilement la performance d’un modèle (scorecards, diagrammes de lift et classement de variables clés).
  • Des rapports et des graphiques descriptifs sont produits tels que des graphiques et statistiques de synthèse, des analyses de distribution, des fréquences, etc.
  • Les utilisateurs peuvent interagir avec leurs données, les explorer et les analyser au travers de graphiques – diagrammes, nuages de points, boîtes à moustaches, histogrammes, etc.

Fournit un ensemble d'icônes pour développer le processus complet de modélisation prédictive

  • Les modèles générés par SAS Rapid Predictive Modeler peuvent être enrichis et personnalisés avec SAS® Enterprise Miner™.
  • Les modèles générés par SAS Rapid Predictive Modeler peuvent être enregistrés dans le serveur de métadonnées SAS et être ainsi directement utilisés par toute autre solution SAS pour automatiser leur déploiement vers d’autres systèmes.
  • Les modèles peuvent être déployés dans les bases de donnéesTeradata, IBM DB2 et Netezza avec le SAS Scoring Accelerator.

Ressources associées

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