SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

Man looking at SAS Viya Data Mining and Machine Learning on desktop monitor

 

 

 

SAS®可视化数据挖掘和机器学习

顶尖性能,创新算法
单一内存环境

单一直观的编程环境、创新算法和快速内存处理。 SAS可视化数据挖掘和机器学习(SAS Visual Data Mining and Machine Learning) 解决方案消除数据量和种类、分析深度有限和计算瓶颈等相关障碍,从而显著提高生产效率,更快获得更深入的洞察。

Visual Data Mining and Machine Learning screenshot of decision tree results with tasks and utilities dropdown menu and options pane shown on desktop monitor

 

 

快速解决复杂的分析问题

预测建模和机器学习功能基于我们的新型内存平台SAS® Viya™,将性能提高到新的水平。 内存数据持久化,迭代分析过程中不必多次加载数据。多个用户可以轻松协作,利用相同原始数据同时建模。分析建模的处理时间只需几秒钟或几分钟 – 而不是几小时 – 比以往更快地找到解决问题的方法。

Visual Data Mining and Machine Learning showing Python ROC plot on desktop monitor

 

 

在开放平台上利用强大的SAS®分析

不知道SAS代码? 没问题。您的开源编程技术足以体验SAS高级分析的强大能力。无论使用Python笔记本、Java客户端还是Lua脚本接口,都可以在我们世界一流的治理环境下,使用您喜欢的语言调用SAS分析。利用REST API,可在自定义应用中加入强大的SAS分析 (SAS Analytics)。

Viya Data Mining and Machine Learning screenshot of autotune options and utilities pane shown on desktop monitor

 

 

探索多种方法迅速找到最佳解决方案

性能优异的分布式分析引擎和机器学习管道功能丰富的模块,便于快速轻松地探索和对比多个场景。自动调节功能可以测试集成环境中的不同场景,确定表现最好的模型,找到准确的答案。.

Data Mining and Machine Learning Gradient Boosting Code with Tasks and Utilities Pane and Options Menu Pane

 

 

提高数据科学家的工作效率

解决方案单一集成式内存环境,极大地提高数据科学家和其他专业分析师的工作效率。他们可以访问和准备数据,进行探索分析,构建和对比机器学习模型,生成部署预测模型的评分代码。他们可以比以往任何时候更快地完成所有这些工作。   

 

 

 

Viya Data Mining and Machine Learning screenshot of factorization machine output with tasks and utilities dropdown menu and data preparation pane shown on desktop monitor

 

 

利用图形界面支持常见的机器学习任务

基于Web的编程环境提供了直观的图形界面,便于配置常见的机器学习任务。自动生成之后用于批处理和自动化的相关SAS代码。用户可在这种环境下共享数据源和代码片段,极大地促进协作。

Visual Data Mining and Machine Learning screenshot closeup of autotune options for neural net

 

功能特色

  • 基于Web的灵活编程环境  交互式的、基于Web的界面,支持最常见的机器学习步骤 – 从数据准备到建模、评估和评分。
  • 高度可扩展的内存分析处理  专门针对多通道分析计算而优化的分析处理引擎,为并行访问内存数据提供安全的多用户环境。
  • 强大的数据操作和管理  准备分析数据采用同样的分布式内存环境 – 访问数据、关联表单、生成子集并过滤数据、创建机器学习项目最终表。
  • 数据探索、功能设计和减维  描述性统计和强大的图形化编程便于查找和解决数据问题,快速识别潜在预测因子,减少大型数据集维度,轻松开发原始数据的新功能。
  • 开放平台  开放API使您能够利用多种编程语言调用SAS分析 — 无需掌握SAS代码。或者,利用SAS Viya REST API将SAS分析加入到自定义应用中。  
  • 现代统计、数据挖掘和机器学习技术  解决方案包括强大的无监督和有监督学习算法,如聚类、主成分分析、线性和非线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度推进、神经网络和支持向量机。
  • 自动优调  强大的优化引擎可以调试数百个模型参数,获得最准确的结果。
  • 综合文本分析  综合文本分析功能包括强大的文本预处理、自然语言处理、话题检测等。
  • 模型评估和评分  一次性测试不同建模方法,利用标准化测试比较多种监督学习算法的结果,快速确定优选模型。
完整特性列表
过程步

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