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Analyses prédictives et Data Mining

De meilleures décisions fondées sur des informations pertinentes et utiles

Chaque jour, les entreprises collectent de gros volumes de données issues d'applications hétérogènes. Cependant, pour la plupart de ces entreprises, l'exploitation pertinente de ces immenses sources d'information relève du défi.

Pour faire face aux problèmes et se démarquer de la concurrence, il faut s'appuyer sur des solutions performantes et polyvalentes permettant d'effectuer les analyses prédictives qui vont valoriser les données issues d'entrepôts volumineux et permettre d'expliquer les phénomènes essentiels pour l'entreprise. Les logiciels SAS répondent à cette problématique : ils mettent rapidement en évidence les schémas, les opportunités et les informations qui vous éclairent sur les orientations à prendre, grâce au data mining et aux analyses prédictives. Les méthodes développées et les options utilisées sont lisibles, modifiables et toujours accessibles via les interfaces ou en code SAS.

Le text mining quant à lui applique ces techniques d'analyse aux documents textuels. Les connaissances acquises grâce au data mining et au text mining améliorent la fiabilité des décisions stratégiques et permettent d'accéder à un niveau d'informations utiles maximal.

Composants de Analyses prédictives et Data Mining

Si vous disposez d’un entrepôt de données Teradata, consultez la page SAS Analytic Advantage for Teradata pour en savoir plus sur la gestion analytique au sein de la base de données.

Les atouts de SAS

SAS est le seul éditeur à proposer une suite complète de processus de modélisation prédictive vous permettant de :

  • Adopter et enrichir une plate-forme commune offrant de nombreux points d'entrée pour différents types d'utilisateurs.
  • Créer des modèles facilement généralisables et produisant des résultats de qualité, grâce à des fonctions de gestion et de préparation des données très souples.
  • Tirer parti d'un environnement complet et interactif de visualisation et d'exploration des données pour identifier rapidement les meilleures opportunités.
  • Réduire les temps de réponse grâce à différents modes de calcul : en mémoire, dans la base de données, et distribué
  • Bénéficier d’optimisations et de mises à jour permanentes des modèles analytiques. 

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