Produits et Solutions / Développement et déploiement de modèles

SAS® Enterprise Miner

Développez rapidement et industriellement vos meilleurs modèles prédictifs 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 rapidement 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 ou minimiser l'attrition client.

Grâce à SAS Enterprise Miner, vous pouvez utiliser les méthodes prédictives les plus connues (arbres de segmentation, régressions linéaires ou logistic, réseaux neuronaux), les méthodes plus spécifiques (SVM, incrémentale, analyse de survie) mais aussi les méthodes optimisées développées par SAS dans le logiciel (DMREG, DMine, DMDB, Arbor) ou via la fonctionnalité Rapid Predictive Modeler. De plus, tout le travail de transformation des variables, afin d'identier leur pouvoir discriminant, est également facilité via des méthodes spécifiques et accessibles.

Les Modèles de Réponse IncrémentaleUplift / Net Lift 
L'efficacité réelle d'une campagne marketing n'est pas mesurée à travers le taux de réponse, c'est l'impact différentiel qui constitue le bon indicateur. Autrement dit, c'est la mesure de l'efficacité véritable des bénéfices supplémentaires directement attribuables à la campagne, bénéfices qui n'auraient pas été générés sans cette action. Les stratégies de ciblage ne sont souvent pas conçues pour maximiser cet impact différentiel.

Les modèles de ciblage habituels sont efficaces pour trouver les clients intéressés par le produit. Mais trop souvent, ces clients auraient acheté le produit indépendamment du fait qu'ils ont reçu une promotion. Dans de tels cas, l'impact différentiel est insignifiant, et le budget marketing aurait pu être dépensé autrement. Les modèles incrémentaux (Uplift Modeling / Net Lift Modeling, appelés aussi Modèles de Réponse Incrémentale) sont conçus pour maximiser l'impact marginal, en ciblant les clients indécis qui peuvent être motivés par l'action marketing. Présentation - SAS Global Forum 2013

SAS met à disposition de ses utilisateurs un algorithme basé sur ces méthodes, afin de pouvoir identifier les clients indécis. Cet algorithme est disponible avec les dernières versions de SAS® Enterprise Miner Serveur ou SAS® Enterprise Miner Desktop. 

Bénéfices

  • Identifier les principales relations entre variables et développer des modèles de manière rapide et intuitive.
  • Créer plus efficacement des modèles de meilleure qualité grâce à la souplesse de l’environnement de travail.
  • Tirer rapidement et aisément les enseignements indispensables à vos prises de décision, de manière autonome et automatisée.
  • Affiner les prédictions pour prendre systématiquement les bonnes décisions et les mesures adéquates.
  • Simplifier le déploiement de vos modèles et de vos scores pour des résultats encore plus rapides.

En savoir plus

Fonctionnalités

  • Interface utilisateur performante et conviviale, et traitement batch des tâches volumineuses
  • Préparation, agrégation et exploration des données
  • Modélisation prédictive et descriptive avancée
  • Rapidité, 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

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


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Les atouts de SAS

SAS Enterprise Miner repose sur un système client-serveur moderne et distribué. Afin d'optimiser le processus de data mining, ce logiciel est conçu pour fonctionner avec les technologies SAS d'intégration de données, d'analyse et de reporting.

SAS propose la suite de méthodologies d'analyses prédictives la plus complète du marché ainsi que des fonctions interactives de visualisation. Elle permet aux utilisateurs d'explorer et d'exploiter les données efficacement et de créer une plus-value décisionnelle stratégique métier.

  • Une vue intégrée et complète des données
  • Articulation autour d'une interface utilisateur graphique conviviale
  • Génération rapide et autonome de modèles
  • Une suite inégalée de techniques et méthodes de modélisation
  • Préparation, agrégation et exploration de données sophistiquées
  • Comparaison de modèles, reporting et management orientés métier
  • Une conception ouverte et évolutive, garante de souplesse
  • Un processus de scoring automatisé pour des résultats plus rapides
  • Une solution haute performance, nativement adaptée aux architectures de grille de calcul
  • Un système de data mining moderne et distribuable, adapté aux entreprises

SAS Enterprise Miner s'adresse à tous ceux qui doivent appréhender et analyser des volumes conséquents de données pour identifier et résoudre des problématiques métier ou de recherche et prendre rapidement les bonnes décisions : les data miners, les statisticiens, les analystes, les scientifiques, etc.

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

Bénéfices

  • Identifier les principales relations entre variables et développer des modèles de manière rapide et intuitive.

    Les utilisateurs, analystes ou experts métier, collaborent et interagissent aisément avec les informations via l'interface graphique de SAS Enterprise Miner et ce à tous les stades du cycle de modélisation. Les liaisons dynamiques entre les tables et les graphiques dans l'environnement interactif sont optimisées pour la découverte et l'exploration visuelle de la donnée. Elles permettent de cerner plus facilement les relations.

  • Créer plus efficacement des modèles de meilleure qualité grâce à la souplesse de l’environnement de travail.

    SAS Enterprise Miner inclut des diagrammes de flux de processus auto-documentés qui réduisent considérablement la phase de développement des modèles. Sa cartographie efficace du processus de data mining garantit une lecture rapide des résultats et une compréhension immédiate des techniques mises en oeuvre.

  • Tirer rapidement et aisément les enseignements indispensables à vos prises de décision, de manière autonome et automatisée.

    Avec SAS Rapid Predictive Modeler, fonctionnalité développée par SAS à partir de SAS Enterprise Miner, les analystes et experts métier, sans qualification statistique avancée, peuvent générer et gérer des modèles prédictifs pour les scénarii métier les plus courants. Les résultats sont présentés sous forme de graphiques et de tableaux simples à interpréter.

  • Affiner les prédictions pour prendre systématiquement les bonnes décisions et les mesures adéquates.

    Des modèles plus performants utilisant des algorithmes innovants, y compris des méthodes sectorielles, génèrent des prédictions plus précises et plus stables. Ces prédictions sont facilement validées par des indicateurs et une évaluation graphique des modèles. Les résultats prédictifs et les statistiques d'évaluation de modèles basés sur des approches différentes peuvent être comparés en vis à vis. Les diagrammes obtenus peuvent être actualisés facilement et réutilisés en tant que modèle pour résoudre de nouvelles problématiques, permettant ainsi de capitaliser sur des modèles déjà construits. Etablir les profils des modèles permet également de mieux cerner le rôle des variables explicatives dans la modélisation.

  • Simplifier le déploiement de vos modèles et de vos scores pour des résultats encore plus rapides.

    SAS Enterprise Miner peut automatiser le scoring de nouvelles données et fournit, à chaque stade du développement de modèles, un script de scoring complet en langages SAS, C, Java ou PMML. Ce script peut être déployé dans de multiples environnements, temps réel ou batch, dans SAS, sur le web, au sein de processus métier ou directement dans des bases de données relationnelles (traitement à l'intérieur de la base).
    Résultats : les temps de traitement sont considérablement réduits, vous obtenez des résultats précis, en diminuant les phases de recodage et les décisions sont plus efficaces.

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
Modélisation prédictive et descriptive avancée
  • 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)
Rapidité, 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 Enterprise Miner software demo

SAS Enterprise Miner streamlines data mining to create accurate predictive and descriptive models based on large volumes of enterprisewide data.

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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

Capture d'écran
Eliminez les valeurs aberrantes de manière interactive avec le nœud Filtrer.

La partie surlignée définit la plage de données sur lesquelles l’utilisateur souhaite faire un focus.

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Capture d'écran
SAS® Enterprise Miner™ - Exploration

Explorez vos données de manière interactive, à l’aide de différents types de graphiques.

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Capture d'écran
SAS® Enterprise Miner™ - Arbres de décision

Développez des arbres de décision de manière interactive. Plusieurs graphiques de validation permettent d’évaluer la stabilité des arbres générés.

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SAS® Enterprise Miner™ - Bagging et Boosting

Créez des modèles en modes Bagging et Boosting en faisant appel aux nœuds « Début de traitement en groupe », « Fin de traitement en groupe ». Ici, avec le nœud « Arbre de décision », des échantillons aléatoires distincts sont utilisés pour développer différents arbres. Leur combinaison assure un classement potentiellement plus stable et robuste.

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SAS® Enterprise Miner™ - Comparaison des modèles

Evaluez simultanément plusieurs modèles au sein d’un environnement facile à interpréter à l’aide du nœud de comparaison des modèles.

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Configuration requise

Host Platforms
  • HP/UX on Itanium: 11iv3 (11.31)
  • IBM AIX R64 on POWER architecture 7.1
  • IBM z/OS: V1R11 and higher 
  • Linux x64 (64-bit): Novell SuSE 11 SP1; Red Hat Enterprise Linux 6.1; Oracle Linux 6.1 
  • Microsoft Windows on x64 (64-bit):
    • Desktop: Windows 7* x64 SP1; Windows 8** x64
    • Server: Windows Server 2008 x64 SP2 Family; Windows Server 2008 R2 SP1 Family; Windows Server 2012 Family
  • Solaris on SPARC: Version 10 Update 9 
  • Solaris on x64 (x64-86): Version 10 Update 9; Version 11 
Client Tier
  • Microsoft Windows (64-bit): Windows 7* x64 SP1; Windows 8** x64
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 Office (Microsoft Excel only).

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