Beberapa pengguna dapat menjelajahi daya, lalu secara interaktif membuat dan memperbaiki model prediktif. Pengolahan dalam memori yang terdistribusi atau waktu pengembangan mode, dengan cepat memunculkan wawasan berharga yang dapat Anda tindak lanjuti.
Temukan peluang lebih cepat daripada pesaing Anda.
Para ilmuwan dan ahli statistik data Anda dapat bertindak berdasarkan pengamatan pada tingkat granular menggunakan teknik pemodelan analisis yang paling tepat. Hasilnya? Anda akan menggali wawasan dengan kecepatan yang belum pernah diketahui sebelumnya, dan menemukan cara baru untuk meningkatkan pendapatan.
Menjalankan model lebih baik dengan lebih cepat.
Membuat dan menyempurnakan model dengan mudah untuk menargetkan grup atau segmen tertentu, dan menjalankan berbagai skenario secara bersamaan. Anda dapat menanyakan lebih banyak pertanyaan pengandaian untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Dan menjalankan hasil dengan kode skor yang dibuat secara otomatis.
Dorong produktivitas analisis.
Memberdayakan banyak pengguna untuk berinteraksi dengan data secara visual – untuk menambahkan atau mengubah variabel, menghapus outlier, dsb. Dengan cepat melihat bagaimana perubahan memengaruhi daya prediktif model Anda, dan membuat penyempurnaan dengan cepat.
Dapatkan kebebasan untuk bereksperimen.
Tim sains data memiliki fleksibilitas tertinggi untuk bekerja dalam bahasa pilihan mereka, agar mereka dapat menggunakan keterampilan mereka sepenuhnya. SAS® Visual Statistics menggabungkan semua aset analisis – baik yang dibuat menggunakan SAS atau bahasa lain seperti R, Python, Java, atau Lua – dalam solusi yang sama.
Fitur Utama
- Penelusuran dan penjelajahan data visual. Gunakan SAS® Visual Analytics untuk dengan mudah mengidentifikasi penggerak prediktif di antara beberapa variabel eksplorasi, dan secara visual mengidentifikasi outlier dan perbedaan data.
- Pemodelan deskriptif. Secara visual mengeksplorasi dan mengevaluasi segmen untuk analisis lebih lanjut menggunakan pengelompokan k-means, scatter plot, dan statistik ringkasan terperinci.
- Pemodelan prediktif. Buat model prediktif menggunakan berbagai teknik pembelajaran mesin dari antarmuka visual atau pemrograman.
- Pengembangan model berbasis kode dan terbuka. Mengakses tindakan analisis secara terprogram dari SAS® Studio, panggil dengan bahasa lain – Python, R, Lua, Java – atau gunakan REST API publik untuk menambahkan SAS Analytics ke aplikasi yang ada.
- Pengolahan group-by dinamis. Membangun model dan hasil proses secara bersamaan untuk setiap kelompok atau segmen tanpa harus mengurutkan atau mengindeks data setiap kali.
- Perbandingan dan penilaian model. Buat ringkasan perbandingan model (lift chart, diagram ROC, statistik konkordansi, tabel yang salah diklasifikasikan) pada satu model atau lebih.
- Penilaian model. Ekspor model sebagai kode langkah SAS DATA, dan terapkan ke data baru.
- Pemrosesan analitis dalam memori yang terdistribusi. Buat model lebih cepat pada rangkaian data yang berbeda, termasuk Hadoop. Tidak perlu mengacak data atau menuliskan data ke disk.
- Opsi penyebaran yang fleksibel. Berjalan di perangkat keras komoditas, dalam infrastruktur cloud pribadi atau publik, platform Cloud Foundry sebagai layanan (PaaS) atau perangkat lunak yang dikelola sebagai layanan (SaaS).
Sumber Daya yang Direkomendasikan
Baca SAS® Visual Statistics pada lembar fakta SAS® Viya® untuk detail selengkapnya.
Temukan cara Rogers Communications menjadi lebih terpusat pada pelanggan dan mengurangi keluhan pelanggan setengahnya.
Pelajari cara penemuan data mandiri dan analisis prediktif interaktif bermanfaat bagi Anda.
Tertarik pada SAS® Visual Statistics yang dijalankan pada SAS® 9.4?