Prévision
Logiciel SAS Visual Forecasting
Générez un grand nombre de prévisions fiables, rapidement et automatiquement, en utilisant des séries chronologiques et des techniques d'apprentissage automatique.
Planifiez mieux l'avenir avec un outil de prévision rapide, configurable, ouvert et à l'épreuve du temps, auquel vous pouvez faire confiance.
Simplifiez et automatisez votre processus de prévisions.
Générez, visualisez et déployez automatiquement des prévisions fiables à l'échelle - sans intervention humaine. Une intervention manuelle réduite signifie qu'il y a moins de risque d'introduire un biais personnel dans le processus de prévision. Comme les analystes prévisionnistes n'ont pas à construire et à surveiller des modèles de prévision pour chaque série temporelle, ils peuvent se concentrer sur des prévisions plus stratégiques, à forte valeur ajoutée, ou sur des problèmes qui ne se prêtent pas à l'automatisation. Dans le même temps, les prévisionnistes plus expérimentés peuvent développer et partager les stratégies de modélisation et les pipelines qu'ils ont configurés pour qu'ils soient utilisés par d'autres secteurs de l'entreprise.
Produisez des prévisions précises à l'échelle pour une meilleure planification.
Partitionner automatiquement les données en segments de séries chronologiques similaires en fonction de la nature des données. Appliquez ensuite la technique de modélisation la plus efficace pour chaque groupe en utilisant des séries chronologiques, l'apprentissage automatique (machine learning) et des techniques hybrides.
Faciliter l'usage de l'open source aux utilisateurs
Offrir aux équipes de data science la possibilité de mettre à l'échelle des algorithmes open source populaires en Python et R en les distribuant pour les exécuter en parallèle dans le cloud. SAS Visual Forecasting fournit un cadre ouvert et extensible qui intègre et parallélise les algorithmes, les rendant partageables et réutilisables de manière gouvernée et cohérente.
Incorporer les facteurs externes et la connaissance des réalités de l'entreprise.
Les moteurs de l'activité, les jours fériés ou les événements qui affectent le processus de prévision sont sélectionnés automatiquement à partir des variables fournies au système. Grâce à une interface utilisateur simple, vous pouvez également modifier les résultats du système en fonction des connaissances réelles de l'entreprise afin d'améliorer encore la précision des prévisions. Gérez les changements en fonction de filtres spécifiques que vous définissez dans le cadre du même écosystème.
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Principales caractéristiques
SAS Visual Forecasting fournit un écosystème de prévision ouvert permettant de produire rapidement et automatiquement un grand nombre de prévisions fiables.
Accès aux données, préparation & qualité
Accédez aux données, établissez leur profil, nettoyez-les et transformez-les à l'aide d'une interface intuitive qui offre des capacités de préparation des données en libre-service avec une IA intégrée.
Visualisation des données
Explorez visuellement les données, créez puis partagez des visualisations intelligentes et des rapports interactifs via une interface unique en libre-service. L'analyse augmentée et les capacités avancées accélèrent la compréhension en vous aidant à découvrir des informations cachées dans vos données.
Analyse et prévision automatiques de séries chronologiques
Plusieurs paquets de fonctions effectuent des tâches spécifiques dans le processus d'analyse des séries temporelles. Convertissez les données transactionnelles horodatées en un format de série chronologique, puis générez automatiquement des modèles de prévision.
Machine learning et deep learning
Incorporer des réseaux neuronaux (NNs), des réseaux neuronaux récurrents (RNNs) et des techniques hybrides (NNs + séries temporelles) dans le processus de prévision pour modéliser même les séries les plus difficiles. Générez des caractéristiques et transformez automatiquement les données transactionnelles dans le bon format afin d'éliminer l'ingénierie manuelle et laborieuse des caractéristiques avant d'utiliser ces techniques sophistiquées.
Paralléliser les algorithmes open source
Intégrer et paralléliser les algorithmes Python et R pour les exécuter dans le cloud à l'aide d'un framework bien gouverné et cohérent. Donner la possibilité aux utilisateurs d'open source d’exécuter leur code à la vitesse de l'éclair de manière distribuée en utilisant les nœuds de travail de SAS Viya dans le cloud.
Segmentation des séries temporelles
Segmentez automatiquement les données en fonction des attributs de classification de la demande, tels que le volume et la volatilité, à l'aide d'un modèle préconstruit et modélisez chaque segment séparément dans les pipelines de projet. Vous pouvez également importer des segments métiers personnalisés en fonction de votre activité. Appliquez la technique de prévision la plus appropriée en fonction de la nature des données et améliorez significativement la qualité de vos prévisions.
Ajout d'événements aux modèles
Modélisez l'effet des événements (vacances, promotions, catastrophes naturelles, etc.) sur les séries chronologiques dépendantes afin d'améliorer la précision du modèle. La solution comprend des événements prédéfinis par défaut (par exemple, les principaux jours fériés), et vous pouvez en ajouter d'autres à partir d'un référentiel d'événements externe.
Modélisation interactive
Analysez les séries chronologiques individuelles, comparez les modèles visuellement et développez des modèles personnalisés pour les séries chronologiques individuelles via une interface utilisateur simple. Évaluez les modèles à l'aide de graphiques et de tableaux de diagnostic générés automatiquement, et sélectionnez vos propres modèles champions.
Ajustement de prévisions extrêmement souple
Effectuez des ajustements personnalisés sur des filtres spécifiques ou des groupes de séries temporelles définis par des attributs, et pas seulement par des variables hiérarchiques, en utilisant une puissante capacité de remplacement manuel via une interface utilisateur simple.
Réconciliation hiérarchique
Modélisez et prévoyez chaque série d'une hiérarchie individuellement, puis effectuez une réconciliation descendante à plusieurs niveaux. Ajustez une prévision à n'importe quel niveau, et répartissez-la entre les niveaux inférieurs pour que la hiérarchie reste cohérente. Les prévisions individuelles (par produits, par sites, etc.) s'ajoutent au chiffre le plus élevé.
Prévisions supplémentaires & procédures économétriques
Relevez pratiquement tous les défis en matière de prévision et d'analyse des séries chronologiques grâce à l'accès aux procédures SAS/ETS ® et SAS Forecast Server .
Prise en charge des API & d'autres langages de programmation
Utilisez le large éventail de modèles de prévision intégrés, et/ou personnalisez les modèles qui fonctionnent le mieux avec vos données. Utilisez les API REST publiques pour ajouter SAS Analytics à d'autres applications. Appelez des actions, procédures et API analytiques à partir de SAS, Python, R, Java et Lua.
Langage de script propre au traitement distribué
Un environnement de script qui prend en charge l'analyse rapide et en mémoire des séries chronologiques. Le langage de script est optimisé et compilé pour la machine sur laquelle il est exécuté. Il n'est pas nécessaire de réécrire le code pour différentes machines.
Architecture cloud native
L’architecture de SAS Viya est rapide, compacte et cloud native. Que vous préfériez utiliser SAS Cloud ou un fournisseur de cloud public ou privé, vous serez en mesure de tirer le meilleur parti de votre investissement dans le cloud.
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