Lista de características de SAS Enterprise Miner
Interfaces intuitivas
- GUI interactiva para la construcción de diagramas de flujo de procesos.
- Código de procesamiento por lotes para programar tareas grandes de generación de modelos y valoración.
Preparación, resumen y exploración de datos
- Acceda a e integre fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
- Filtrado de valores atípicos.
- Muestreo de datos.
- Partición de datos.
- Importación de archivos.
- Herramientas de fusión y anexión.
- Estadísticas y gráficos univariados.
- Estadísticas y gráficos bivariados.
- Gráficos por lotes e interactivos.
- Gráficos de perfil de segmento.
- Asistente Graphics Explorer y nodo Graph Explore de fácil uso.
- Gráficos y tablas vinculados de forma interactiva.
- Transformaciones de datos.
- Preparación y análisis de datos de series de tiempo.
- Sectorización interactiva de variables.
- Nodo Rules Builder para crear reglas y políticas específicas basadas en datos.
- Reemplazo de datos.
Modelado predictivo y descriptivo avanzado
- Mapas de agrupación en clúster y de organización automática.
- Análisis de la cesta de la compra.
- Análisis de secuencia y ruta Web.
- Análisis de vínculos.
- Técnicas de reducción de dimensión:
- Selección de variables.
- Selección de variables LARS (Least Angle Regression, Regresión de Ángulo Mínimo).
- Componentes principales.
- Agrupación en clúster de variables.
- Minería por series de tiempo.
- Regresión lineal y logística.
- Árboles de decisión.
- Incremento del gradiente.
- Redes neurales.
- Regresión parcial de cuadrados mínimos.
- Generación de modelos en dos etapas.
- Razonamiento basado en memoria.
- Ensambles de modelos, incluyendo embolsado y aumento.
- Minería de datos por series de tiempo.
- Análisis de supervivencia.
- Cálculo de tarifas para seguros.
- Modelos de respuesta incremental/incremento neto.
Nodo de integración de código abierto R
- Escriba código en lenguaje R dentro de SAS Enterprise Miner.
- Pone a disposición datos y metadatos de SAS Enterprise Miner de su código R y devuelve resultados en R a SAS Enterprise Miner.
- Capacitación y valoración para modelos R supervisados y no supervisados.
- Permite transformación y exploración de datos de modelos R en SAS Enterprise Miner.
- Genera comparaciones de modelos y código fuente SAS de modelos compatibles.
Seleccionar conjunto de procedimientos y nodos de alto rendimiento
- Procedimientos de alto rendimiento con múltiples subprocesos:
- Reducción de variables de alto rendimiento.
- Redes neurales de alto rendimiento.
- Bosques aleatorios de alto rendimiento.
- 4score de alto rendimiento.
- Decisiones de alto rendimiento.
- Base de datos de minería de datos de alto rendimiento.
- Muestreo de alto rendimiento.
- Sumarización de datos de alto rendimiento.
- Imputación de alto rendimiento.
- Sectorización de alto rendimiento.
- Correlación de alto rendimiento.
- Red Bayesiana de alto rendimiento.
- Agrupación en clúster de alto rendimiento.
- Máquina vectorial de soporte de alto rendimiento.
- Nodos de alto rendimiento de múltiples subprocesos:
- Partición de datos de alto rendimiento.
- Exploración de alto rendimiento.
- Transformación de alto rendimiento.
- Selección de variables de alto rendimiento.
- Regresión de alto rendimiento.
- Neural de alto rendimiento.
- Bosque de alto rendimiento.
- Imputación de alto rendimiento.
- Árbol de alto rendimiento.
- GLM de alto rendimiento.
- Componentes principales de alto rendimiento.
- Clúster de alto rendimiento.
- MVS de alto rendimiento.
Una forma rápida, fácil y autosuficiente para que los usuarios empresariales generen modelos
- SAS Rapid Predictive Modeler genera automáticamente modelos predictivos para diversos problemas de negocio.
- Los analistas de negocio y expertos en la materia trabajan desde SAS Enterprise Guide o SAS Add-In para Microsoft Office (sólo Excel).
- Los modelos se pueden abrir, aumentar y modificar en SAS Enterprise Miner.
- Produce reportes concisos, incluyendo diagramas de importancia variable, diagramas de aumento, diagramas ROC y tarjetas de valuación de modelos para su fácil consumo y revisión.
- Posibilidad de valorar los datos de capacitación con una opción para guardar el conjunto de datos valorado.
Comparaciones de modelos, informes y gestión
- Características de evaluación para comparar múltiples modelos utilizando curvas de aumento, diagnósticos estadísticos y métricas de ROI.
- Interfaz de comparación de modelos visual.
- El innovador nodo Cutoff examina para determinar punto(s) de corte de probabilidad para objetivos binarios.
- Creación y distribución de reportes.
- Paquetes de resultados de modelos.
- Procesamiento en grupo de múltiples objetivos y segmentos.
- Entorno interactivo para comparar y contrastar modelos en competencia y evaluar la importancia de variables de entrada clave según los tiempos de respuesta anticipados.
- El nodo Register Model proporciona un entorno integrado para el registro de modelos en SAS Metadata Server.
- Se puede usar también Macro para registrar modelos creados con código SAS en SAS Metadata Server.
Proceso de valoración automatizado
- Valoración interactiva en diversos entornos en tiempo real o por lotes.
- Genera automáticamente código de valoración en SAS, C, Java y PMML.
- Datos de valoración basados en modelos guardados como documentos PMML (experimentales).
- Valore modelos de SAS Enterprise Miner directamente en bases de datos Aster, EMC Pivotal (antes Greenplum), IBM DB2, IBM Netezza, Oracle y Teradata con SAS Scoring Accelerator.
- Registro y gestión de modelos.
- Implemente modelos en múltiples entornos.
- Integre procesos de capacitación y valoración de SAS Enterprise Miner directamente en otras soluciones de SAS.
Diseño abierto extensible
- Nodo de extensión para agregar fácilmente herramientas y código SAS personalizado.
- Características de editor interactivo para capacitar y valorar código.
- Integre minería de textos para análisis de datos estructurados y no estructurados.
- Incorpore series de tiempo, patrones web y reglas de asociación como variables de entrada adicionales en el proceso de generación de modelos.
Procesamiento escalable
- El cliente Java y la arquitectura de servidor de SAS los dos escalables para usuario hasta soluciones para empresas.
- Procesamiento y almacenaje basado en servidor.
- Opciones de procesamiento de computación en matriz, en base de datos y en memoria
- Generación asincrónica de modelos.
- Posibilidad de detener el procesamiento limpiamente.
- Procesamiento paralelo.
- Algoritmos predictivos con múltiples subprocesos.