高度なアナリティクス

将来に何が起こるかを知りたい、最大の収益機会を特定したい、間近に迫った決算の見通しを得たいなど、どのような目的でも問題ありません。SASのデータマイニング・ソフトウェアでは、以下のことが行えます。

• データ準備作業の簡略化：動的なチャートやグラフを用いて素早く直感的にデータを操作し、重要な関係性を把握することができます。
  
• より優れたモデルを手早く容易に作成：使いやすさとパワフルさを兼ね備えた実績のあるモデリング手法とドラッグ&ドロップ方式のインターフェイスにより、勘や推測を排除した正確で安定したモデリング環境が実現しています。
  
• 最良モデルを速やかに現場に展開：バッチ環境とリアルタイム環境の両方で利用できる自動化された対話操作型のプロセスにより、新しいデータのスコアリングに要する時間と労力が削減されます。

• データマイニングと予測分析における揺るぎないリーディング・カンパニー： 「The Forrester Wave™: ビッグデータ予測分析ソリューション、2013年第1四半期」では、SASを「analytics powerhouse」と呼び、ビッグデータ予測分析の分野におけるその地位が「揺るぎない」ものであると評価しています。
  
• 最新かつ業種別の手法を豊富に用意：SASのデータマイニングの広さと深さは、業種に特化したアルゴリズム（クレジット・スコアリング、臨床データ解析など）にも及んでおり、SASのソリューションは、さまざまなビジネス課題の解決手段として業界最高水準を誇ります。
  
• 処理と導入展開の柔軟性（画一的な仕様に伴う不自由さとは無縁）：SASには、1台のデスクトップ・マシンによるシンプルなソリューションから、ハイパフォーマンスな分散処理環境まで、多様なニーズにフィットする多彩な選択肢が揃っています。

• Credit Scoring for SAS Enterprise Miner
  社内の専門知識を活用して、信用リスクモデルを効率よく構築、検証、展開することができます。
  
• SAS Factory Miner
  多数のセグメントにわたって何百もの予測モデルの作成と再学習を素早く容易に実行し、セグメント毎に最適なモデルを自動的に選ぶことができます。
  
• SAS High-Performance Data Mining
  ビッグデータを高速に分析し、より正確な洞察を導き出し、タイムリーな意思決定を実現できます。
  
• SAS Model Manager
  分析モデルの作成、管理、展開、モニタリング、実地運用を一元的に管理することができます。
  
• SAS Scoring Accelerator
  モデル・スコアリングのプロセスをデータベース内部で自動化してパフォーマンスを向上させ、より短時間で結果を得ることができます。
  
• SAS Text Miner（英語）
  教師なし／半教師あり／教師ありの手法を使って非構造化データソースのマイニングを行うことで、収集したドキュメント全体に潜んでいるトピックやパターンを検出することができます。
  
• SAS Visual Statistics
  インメモリ処理のパワーと、モデルを迅速に作成／テスト／改良できる使いやすいビジュアル・インターフェイスで、予測分析を強化することができます。
  

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顧客データの分析、売上実績の集計、サプライチェーン業務のモニタリング、不正の検出処理など、どのような目的の場合でも、強力な統計解析を全てのデータに適用し、最も正確な答えを導出。SASのソリューションでは、以下のことが行えます。

• 信頼できる答えを常に取得：組み込まれている分析アルゴリズムは品質面で高い評価を得ているのみならず、常に更新され、最先端の統計方法論が反映されるため、過去の分析、現在の把握、将来の予測のいずれにも安心して利用できます。
  
• １つの環境で多様な領域をカバー：複数のソフトウェアを使い分ける必要はありません。SASソフトウェアは、分散分析、回帰、カテゴリー・データ分析、多変量分析、生存時間分析、サイコメトリック（心理測定的）分析、クラスター分析、ノンパラメトリック分析、混合モデル分析、調査データ分析など、あらゆる領域に対応しています。
  
• 多様なスタイルを実現できる優れたカスタマイズ性：タスク別に最適なグラフィックスを生成し、より効果的に結果を解析・伝達することができます。分析にもとづくグラフ／マップ／チャートを任意の出力スタイルで作成できるため、分析結果を最も必要とされるところに配布することが可能です。

• 最も包括的なアルゴリズム・ポートフォリオ：SASは従来の分散分析や線形回帰から、最先端のベイズ分析や統計視覚化技術まで、数百もの統計解析手法を提供しており、ユーザーは基本的な分析の枠を超えて、より高度な分析を行うことができます。SASの統計解析ソフトウェアは最先端の技法を反映するように更新され続けているため、常に最新の機能と手法を利用できます。
  
• ニーズの拡大に適応するパワフルな統計機能：実績のある統計手法を、従来のデータセットに対して適用できるだけではありません。分散クラスターに展開されるマルチパス処理に最適化された高速な分析計算処理を利用して、ビッグデータに潜む意味を発見することもできます。
  
• 経験に裏打ちされた専門知識：これまで40年近くにわたり、SASはアナリティクス市場の最前線で活動してきました。また、拡大を続けるSASユーザーのコミュニティも、高度な統計解析による意思決定強化の進展に貢献しています。

• SAS Analytics for Containers
  柔軟性と拡張性に優れたコンテナ対応環境の利点を活かしてコンテナ型クラウド・アナリティクスを提供する、導入後すぐに実行できるSASアプリケーションを短期間で構築することができます。
  
• SAS/ETS
  計量経済分析と時系列分析を活用したモデリングで、業務プロセスの予測とシミュレーションを実行することができます。
  
• SAS High-Performance Statistics
  強力な統計ソフトウェアを用いて、ビッグデータ関連の課題を解決することができます。
• SAS/IML
  統計専門のパワーユーザー、プログラマー、研究担当者に対し、対話操作型の行列プログラミング環境と探索的データ分析機能を提供できます。
• SAS/QC
  組織全体にわたる品質改善の取り組みをサポートする、強力な機能を活用できます。
• SAS Visual Statistics
  ビジュアルな操作画面とインメモリ処理を活用することで、より容易かつ頻繁に予測モデルを作成／改良／実行しながらビジネス要件に俊敏に対応できます。
  
  

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精度の高い時系列予測を大量かつ自動的に生成することができます。特別な理由がない限り、人間が介入する必要はありません。また、時系列予測のプロセスが合理化されるため、高い価値を生み出す重要な意思決定に集中できるようになります。SASのソリューションでは、以下のことが行えます。

• 個人の偏見や先入観が入り込む余地を縮小：信頼性の高い予測が自動的に生成され、手作業による介入が減るため、組織の政治的駆け引きや個人の意図がまぎれ込んで予測の純度が損なわれる危険性を減らすことができます。
  
• 強力な時系列予測手法を手軽に活用：使いやすいGUI環境で、SASの強力な時系列予測機能を利用できます。コードを記述する必要はありません。このソフトウェアにはバッチ処理環境も含まれるため、熟練したユーザーは、SASプログラミング言語を用いて機能セット全体にアクセスすることも可能です。
  
• 将来の計画をより効果的に作成：モデル・レポジトリには事実上制限がないため、幅広い活動を対象とした無数のモデルを作成できます。複数のwhat-ifシナリオをテストし、さまざまな変数が時系列予測に及ぼす影響を比較・検討することができます。計画的な活動のほか、計画外の事象への対策にも対応。また、データのマイニング、セグメンテーション、視覚化を対話操作で行うことができます。

• 規模を問わない自動予測：時系列予測のプロセスを、少ないリソースで効率的に実行することができます。事実上どのような種類の活動でもモデル化でき、過去および将来の事象を時系列予測に組み込むことが可能。単純な予測から、時系列診断、再モデリングまで、自動化のレベルはユーザーが指定できます。
  
• 時系列探索と時系列分析：時系列予測に先立って、データの構造を確認できます。外れ値や欠損値、その他のデータ問題を特定した上で、データのセグメンテーションや操作を通じてモデリングの精度を高めることが可能。
  
• 時系列データ管理：トランザクション・データを時系列フォーマットに変換できます。公開データベースを含め、事実上あらゆるソースを対象として、データの読み取りと準備を行えます。また、柔軟な階層構造を活用できるため、それぞれの時系列予測課題に最適な方法でデータを整理することが可能です。

• SAS Econometrics
  戦略的／戦術的な計画の質を高め、収益性の高い将来をプロアクティブに形成
  
• SAS/ETS
  計量経済分析と時系列分析を活用して、業務プロセスのシミュレーションと予測を実行することができます。
  
• SAS Forecasting for Desktop（英語）
  予測を自動的に生成し、より効果的な予測を行えるよう支援する中堅・中小企業向けのソリューションです。
  
• SAS Visual Forecasting
  信頼性の高い数百万もの予測モデルを高速かつ自動的に生成
  

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非構造化コンテンツは企業や組織のデータの大部分を占めてており、急速に増大しています。問題は、それを十分に活用できている企業や組織は決して多くない、ということです。SASのソリューションでは、以下のことが行えます。

• 人間と同様に真意を汲み取りながら、矛盾や曖昧さを排除できる方法でテキストを評価：高度な言語学的ルールと分析モデリング・ツールを駆使し、大量のテキストデータに潜む洞察を明らかにすることができます。
  
• かつてないほど高速に答えと洞察を獲得：機械学習と自然言語処理により、時間のかかる手作業の工程を自動化することができます。各種のハイパフォーマンス機能を活用すれば、対象がどれほど大きな集合であっても短時間で評価することが可能です。
• 各分野の専門知識で発見プロセスを強化：機械学習が特定したカテゴリーをレビューし、組織にとって重要な定義とカテゴリーを判断した上で、それにもとづいてルールを記述・編集することができます。
  
• ルールの改良を重ね、より正確な分析を追求：ルールモデルの編集／強化／明確化から、変更点の検証、検証用サンプルを用いたテストまで、あらゆる工程を一元的に管理・実行することができます。

ホワイトペーパー「法執行機関のデータ統合によって高まる情報精度、タイムリーな情報を活用した予見力」

• 誰もが認める高度なアナリティクスのリーディング・カンパニー：SASは、テキストを含むデータから最大の価値を引き出せるよう企業や組織を支援する方法を深く理解しています。事実、Hurwitz & Associates社の「2013 Text Analytics Victory Index」では、SASが2部門で最優秀と評価されています。
  
• 機械学習の統合：SASのハイブリッド型アプローチでテキスト・モデルの精度を高めることにより、自動化された自然言語処理およびタクソノミー発見と、特定分野の専門知識との融合がもたらすメリットを余すところなく享受できます。
  
• 結果を短時間で取得：言語学的演算子やテキスト処理アルゴリズムをコーディングする必要はありません（SASが構築済みです）。ユーザーは結果の取得に集中できます。テキストデータ分析課題がどれほど大規模でも、以前より短時間で結果が得られます。 

ホワイトペーパー「法執行機関のデータ統合によって高まる情報精度、タイムリーな情報を活用した予見力」

• SAS High-Performance Text Mining
  大量の非構造化データから特定のカテゴリーやテーマ（に関連するデータ）を短時間で発見することができます。
  
• SAS Sentiment Analysis(英語)
  統計的学習の手法と高度な言語処理手法を組み合わせて、人々の意見を把握することができます。

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最良の成果を生み出すシナリオを特定することができます。SASは、最も複雑な課題に取り組む場合でも、最良の解決策を迅速かつ効果的に確信を持ってモデル化し、その結果を現場に伝達できるよう支援します。SASのソリューションでは、以下のことが行えます。

• どのような意思決定／行動／対応が最良の結果をもたらすかを理解：最適化、シミュレーション、プロジェクト・スケジューリングの手法を含め、オペレーションズ・リサーチの幅広い手法を活用して、あらゆる代替選択肢を評価検討できます。制約条件や変数を柔軟に変更できるほか、追加情報を組み込むのも容易。また、さまざまな変更が最終的な成果にどのように影響するかを判断することも可能です。
  
• 意思決定の向上につながる分析を必要に応じて何度でも実行：対話操作でモデルを作成し、モデルをデータに適用する実験を短時間で繰り返すことができるため、これまでのアナリティクス投資の価値が最大限に高まります。そして、意思決定プロセスの体系性、反復性、適応性を強化することができます。
  
• アナリティクスの取り組みの連携性を強化：最適化、シミュレーション、スケジューリングの手法は、SASが提供するその他の機能と完全に統合されています。データ管理とビジュアライゼーション（視覚化）、記述分析と予測分析、データマイニングとテキストマイニング、計量経済分析と時系列予測、レポーティングとビジネス・インテリジェンスといった機能と自在に組み合わせて活用することができます。

• 数理的最適化：高度でスケーラブルな数理的手法（線形、整数、混合整数、非線形、二次計画法）と機能豊富な最適化モデリング言語を駆使しながら、目標や目的の達成に向けて限りあるリソースを最も効果的に活用する方法を特定できます。
  
• 離散型イベント・シミュレーション：現実世界に存在する「複雑なシステム」の振る舞いを模したモデルを作成し、システムへの理解を深め、その改善に取り組むことができます。システムのパフォーマンスを観察・研究・評価することを通じて、代替となる構成やシナリオを特定することを目指します。
  
• プロジェクトとリソースのスケジューリング：プロジェクトの日程やリソースの割当に関する計画・管理・追跡を1つの統合型システムで一元的に行えます。タスクとリソースのスケジュールを作成した上で、EVM（アーンド・バリュー・マネジメント）指標を用いて実行状況を追跡することができます。

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