Analyse prédictive et Data Mining

Chaque jour, les entreprises collectent de gros volumes de données issues d'applications hétérogènes. Cependant, pour la plupart d'entre elles, l'exploitation pertinente de cette immense source d'information relève du défi.

Pour faire face aux problèmes et se démarquer de la concurrence, il faut s’appuyer sur des solutions d’analyse prédictive performantes et polyvalentes permettant de valoriser les connaissances issues d’entrepôts de données volumineux. Les logiciels SAS répondent à cette problématique : ils mettent en évidence des schémas, opportunités et informations qui vous éclairent sur les orientations à prendre.

Le text mining 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.

Composants de Analyse prédictive et Data Mining

• Analyse exploratoire des données - Tirez parti de la visualisation dynamique, des techniques statistiques avancées et des principales fonctions de data mining pour identifier rapidement relations et opportunités.
• Développement et déploiement de modèles - Vos données brutes se transforment facilement en modèles analytiques orientés métier.
• Industrialisation des scores - Optimisez l’efficacité et la précision de vos modèles analytiques.
  

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.