Produits et Solutions / Développement et déploiement de modèles

SAS® Enterprise Miner™

Décuplez votre connaissance client, et prenez de meilleures décisions grâce au data mining

SAS Enterprise Miner industrialise le processus de data mining pour définir des modèles prédictifs et des segmentations avec une productivité inégalée.

Sa palette d'outils intégrés permet d'obtenir de précieuses informations et donc de prendre de meilleures décisions. Les entreprises à la recherche de la performance utilisent cette solution SAS pour détecter les fraudes, réduire les risques, anticiper la demande, améliorer les taux de réponse des campagnes marketing et minimiser l'attrition client.

Bénéfices

  • L’intégralité du processus de data mining repose sur un large éventail d’outils
  • La polyvalence du workbench permet de créer des modèles de meilleure qualité
  • Les analystes et experts métier peuvent générer des modèles prédictifs pour divers scénarios métier sans expertise statistique
  • Des prévisions plus précises et le partage aisé d’informations fiables améliorent la qualité des décisions
  • Le processus de scoring et de déploiement de modèles est facilité

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Fonctionnalités

  • Interface utilisateur performante et conviviale, et traitement batch des tâches volumineuses
  • Préparation, agrégation et exploration des données
  • Préparation, agrégation et exploration des données
  • Combinaison de modèles, y compris méthodes Bagging et BoostingRapidité, facilité et autonomie de génération de modèles
  • Comparaison de modèles, reporting et management orientés métier
  • Processus de scoring automatisé
  • Conception ouverte et évolutive
  • Evolutivité et montée en charge

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Capture d'écran

Générez automatiquement des modèles prédictifs au moyen d’interfaces conviviales.


Plus de démonstrations et de captures d'écran

Les atouts de SAS

  • La consultation, la gestion et le nettoyage des données sont étroitement intégrés, ce qui accélère etfacilite la phase de préparation avant analyse.
  • En améliorant la qualité des données, les outils de modification des données et de sélection de variables optimisent la modélisation et produisent des résultats plus fiables.
  • Grâce aux algorithmes parallélisés et au calcul distribué, les délais d'exécution sont plus courts et les ressources matérielles mieux exploitées.
  • Statisticiens, modélisateurs et spécialistes du data mining, ont à leur disposition une palette complète de fonctionnalités allant des options les plus simples jusqu'à l'intégration deleurs propres algorithmes aux flux de modélisation.
  • Analystes et experts métier génèrent rapidement des modèles prédictifs via SAS Rapid Predictive Modeler dans SAS® Enterprise Guide® ou via SAS Add-In for Microsoft Office (Microsoft Excel uniquement).
  • La riche interface cliente Java accélère le déploiement dans les grandes entreprises et les projets de data mining peuvent être partagés entre les analystes dispersés dans l'entreprise.
  • Nos algorithmes analytiques évolués sont répartis entre les différentes tâches d'un projet de data mining : échantillonnage, exploration, modification, modélisation et évaluation (SEMMA). A chacune d'elles correspond une série d'actions à exécuter tout au long du projet.
  • SAS Enterprise Miner offre une série complète d’algorithmes de modélisation prédictive et descriptive — analyse du panier de consommation, arbres de décision, forêt décisionnelle, splines de régression aux moindres angles, réseaux de neurones, régression linéaire et logistique, régression des moindres carrés partiels.
  • Le script de scoring peut être généré en langages SAS, C, Java ou PMML pour le scoring en batch et/ou en temps réel dans les environnements SAS et non SAS.

Une version pour postes de travail sous Windows, SAS Enterprise Miner for Desktop, est également disponible. Elle s'adresse aux analystes quantitatifs des petites et moyennes entreprises ou aux analystes indépendants chargés de résoudre des problématiques métier ou de recherche complexes.

Bénéfices

  • L’intégralité du processus de data mining repose sur un large éventail d’outils

    Quelles que soient vos préférences et votre niveau de compétence en data mining, SAS propose des logiciels polyvalents capables de résoudre vos problèmes complexes. La transformation de données brutes en modèles de data mining précis gagne ainsi en transparence, ce qui optimise la collaboration entre le groupe chargé de la modélisation statistique, les responsables commerciaux et le département informatique.

  • La polyvalence du workbench permet de créer des modèles de meilleure qualité

    SAS Enterprise Miner inclut des diagrammes de flux de processus auto-documentés qui réduisent considérablement la phase de développement des modèles pour les statisticiens et les professionnels du data mining. Sa cartographie efficace du processus de data mining garantit les meilleurs résultats possibles.

  • Les analystes et experts métier peuvent générer des modèles prédictifs pour divers scénarios métier sans expertise statistique

    En exécutant SAS Rapid Predictive Modeler depuis SAS® Enterprise Guide® ou SAS Add-In for Microsoft Office (Excel uniquement), les utilisateurs peuvent générer automatiquement des modèles prédictifs et faire preuve d'une plus grande réactivité. Les résultats d'analyse sont présentés sous forme de graphiques intelligibles qui permettent de tirer les enseignements indispensables à de meilleures prises de décisions.

  • Des prévisions plus précises et le partage aisé d’informations fiables améliorent la qualité des décisions

    Des modèles plus performants avec algorithmes innovants génèrent des prévisions plus précises, facilement validées par des indicateurs et une évaluation graphique des modèles. Analystes et utilisateurs métier bénéficient d'une vue graphique du processus de data mining. Les résultats prédictifs et les statistiques d'évaluation de modèles basés sur des approches différentes peuvent être comparés. Les diagrammes obtenus sont auto-documentés et peuvent être actualisés facilement ou appliqués à de nouveaux sujets d'étude.

  • Le processus de scoring et de déploiement de modèles est facilité

    Le scoring - processus qui consiste à appliquer un modèle à de nouvelles données - est l'aboutissement de nombreux projets de data mining. SAS Enterprise Miner automatise ce processus fastidieux et fournit, à chaque stade du développement de modèles, un script de scoring complet en langages SAS, C, Java et PMML. Ce script peut être déployé dans divers environnements de traitement en temps réel ou en batch dans SAS, sur le Web ou dans des bases de données relationnelles. Résultat : une implémentation rapide du processus de data mining.

Fonctionnalités

Interface utilisateur performante et conviviale, et traitement batch des tâches volumineuses
  • Interface utilisateur graphique interactive pour la création de diagrammes de flux de processus
  • Traitement batch des scripts ou programmation des tâches de modélisation et de scoring sur des volumes de données importants
Préparation, agrégation et exploration des données
  • Accès à plus de 50 structures de fichiers
  • Filtrage des valeurs aberrantes
  • Echantillonnage des données
  • Partitionnement des données
  • Importation de fichiers
  • Outils de fusion et d'ajout de tables de données
  • Statistiques et graphiques univariés
  • Statistiques et graphiques bivariés
  • Graphiques interactifs et en batch
  • Profil graphique des segments
  • Lien dynamique entre les graphiques et tables
  • Transformations de données
  • Analyse et préparation de données sur des séries chronologiques
  • Discrétisation interactive des variables
  • Nœud générateur de règles pour la création de règles et de stratégies ad hoc basées sur les données
  • Stratégie d'évalaluation et de remplacement des valeurs manquantes
Préparation, agrégation et exploration des données
  • Classification automatique et cartes auto-adaptatives
  • Analyse du panier de consommation
  • Analyse de séquences et de chemins Web
  • Techniques de réduction des dimensions :
    • Sélection de variables
    • Calcul des estimateurs par méthode Least Angle RegressionAnalyse en composantes principales
    • Classification de variables
    • Data mining sur séries chronologiques
  • Régression linéaire et logistique
  • Gradient BoostingForêt décisionnelle
  • Réseaux de neurones
  • Régression des moindres carrés partiels
  • Modélisation en deux étapes
  • Raisonnement à base de cas (MBR)
Combinaison de modèles, y compris méthodes Bagging et BoostingRapidité, facilité et autonomie de génération de modèles
  •  Génération automatique par SAS Rapid Predictive Modeler de modèles prédictifs applicables à diverses problématiques métier
  • Utilisation de SAS® Enterprise Guide® ou de SAS Add-In for Microsoft Office (Excel uniquement) par les analystes et les experts métier
  • Ouverture, enrichissement et modification des modèles dans SAS® Enterprise Miner™
  • Rapports concis (graphiques comparant l'importance des variables, diagrammes de lift, courbes ROC et scorecards de modélisation)
Comparaison de modèles, reporting et management orientés métier
  • Evaluation et comparaison de modèles à l'aide de courbes de lift, de statistiques de diagnostic et de mesures de retour sur investissement
  • Interface graphique dédiée à la comparaison de modèles
  • Nœud Seuil innovant permettant de définir le(s) seuil(s) de probabilité pour les vairables binaires
  • Création et distribution de rapports
  • Modèles de packages de résultats
  • Traitement par groupes des cibles et segments multiples
Processus de scoring automatisé
  • Scoring interactif dans une multitude d'environnements, en temps réel ou en batch
  • Génération automatique du script de scoring en langages SAS, C, Java et PMML
  • Scoring des modèles SAS Enterprise Miner dans les bases de données Teradata, IBM DB2 ou Netezza avec SAS Scoring Accelerator
  • Enregistrement et gestion des modèles
  • Déploiement des modèles dans plusieurs environnements
  • Incorporation des processus SAS Enterprise Miner d'apprentissage et de scoring dans d'autres solutions SAS
Conception ouverte et évolutive
  • Nœud Extension facilitant l'ajout d'outils et de code SAS personnalisé
  • Fonctions d'édition interactives pour les scripts d'apprentissage et de scoring
  • Intégration text mining pour l'analyse de données structurées et non structurées
  • Incorporation de séries chronologiques, chemins Web et règles d'associations comme variables supplémentaires en entrée dans le processus de développement des modèles
Evolutivité et montée en charge
  • Architecture client Java/serveur SAS dont la montée en puissance permet de passer d'un système mono-utilisateur à une solution d'entreprise de très grande envergure
  • Traitement et stockage sur un serveur
  • Création asynchone de modèles
  • Gestion des arrêts de traitements distribués
  • Calcul distribué ou « grid computing »
  • Traitement en parallèle
  • Algorithmes prédictifs multithread

Démonstrations

Démonstration
SAS® Rapid Predictive Modeler demo

Learn how to build predictive models very quickly using the SAS Rapid Predictive Modeler component of SAS® Enterprise Miner™.

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Captures d'écran

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Générez automatiquement des modèles prédictifs au moyen d’interfaces conviviales.

Avec SAS Rapid Predictive Modeler, analystes et experts métier analysent rapidement les données à l’aide des interfaces graphiques de Microsoft Excel ou des assistants de SAS Enterprise Guide.

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Eliminez les valeurs aberrantes de manière interactive avec le nœud Filtrer.

La partie ombrée définit la plage de variables à conserver.

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Explorez facilement vos données à l’aide de fonctionnalités interactives.

Ces graphiques interactifs sont enregistrés automatiquement avec les résultats du nœud Graphiques interactifs.

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Développez des arbres de décision de manière interactive ou en batch.

Plusieurs graphiques de validation permettant d’évaluer leur stabilité sont inclus.

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Segmentez vos données à l’aide de la classification automatique et des cartes auto-adaptatives.

Les visualisations permettent d’identifier les variables importantes et de distinguer l’appartenance à telle ou telle classe. La caractérisation graphique des classes permet de comparer la distribution des variables ordonnées par importance.

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Évaluez simultanément plusieurs modèles.

Le nœud Comparaison de modèles facilite l’identification du meilleur modèle.

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Configuration requise

Client environment 

  • Linux for x86 (x86-32): RHEL 4 and 5, SuSE SLES 9, 10, and 11
  • Microsoft Windows (x86-32): Windows XP Professional, Windows Server 2003, Windows Server 2008, Windows Vista*, Windows 7**
  • Microsoft Windows on x64 (EM64T/AMD64): Windows XP Professional for x64, Windows Server 2003 for x64, Windows Server 2008 for x64, Windows Server 2008 R2 for x64, Windows Vista* for x64, Windows 7** for x64
  • Solaris on SPARC: Version 9, 10
  • Solaris on x64: Version 10

* Windows Vista Editions that are supported include Enterprise, Business and Ultimate.
** Windows 7 editions that are supported include Professional, Enterprise and Ultimate.

Server environment 

  • AIX: 5.3 and 6.1 on POWER architectures
  • HP-UX PA-RISC: HP-UX 11iv2 (11.23), 11iv3 (11.31)
  • HP-UX Itanium: HP-UX 11iv2 (11.23), 11iv3 (11.31)
  • Linux for x86 (x86-32): RHEL 4 and 5, SuSE SLES 9, 10 and 11
  • Linux for x64 (EM64T/AMD64): RHEL 4 and 5, SuSE SLES 9, 10 and 11
  • Microsoft Windows (x86-32): Windows XP Professional, Windows Server 2003, Windows Server 2008, Windows Vista*, Windows 7**
  • Microsoft Windows on x64 (EM64T/AMD64): Windows XP Professional for x64, Windows Server 2003 for x64, Windows Server 2008 for x64, Windows Server 2008 R2 for x64, Windows Vista* for x64, Windows 7** for x64
  • Microsoft Windows (on Itanium): Windows Server 2003 and 2008
  • Solaris on SPARC: Version 9, 10
  • Solaris on x64: Version 10

* Windows Vista Editions that are supported include Enterprise, Business and Ultimate.
** Windows 7 editions that are supported include Professional, Enterprise and Ultimate.

Required software 

  • Base SAS® 
  • SAS/STAT® 
  • SAS Rapid Predictive Modeler requires SAS Enterprise Miner to produce predictive models. The SAS Rapid Predictive Modeler task is available from either SAS Enterprise Guide or SAS Add-In for Microsoft (Microsoft Excel only)

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Contactez SAS France au +33 1 60 62 11 11 ou utilisez le formulaire en ligne.