SAS視覺分析
透過互動式資料勘查及探索，結合即時輕鬆建立和調整大量預測模型的能力，您將可發掘、預測並果斷行動。
-
比競爭對手更快發掘機會
您的資料科學家和統計人員可以使用最適當的分析建模技巧，對細微層面的觀測結果採取行動。結果會是？您將以前所未有的速度發掘洞察，並找到增加營收的新方法。
主要特色
資料存取、準備及品質
使用直觀的介面存取、分析、清理和轉換資料，該介面透過嵌入式 AI 提供自助式資料準備功能。
建立自訂聊天機器人
透過直觀、低程式碼(low-code)的可視化介面建立和部署自訂的自然語言聊天機器人，以獲得支援聊天機器人的洞察和對話式使用者體驗。
資料視覺化
透過單個自助式介面，直觀地探索資料、建立和分享智慧視覺效果和互動式報表。增強分析和進階功能可加速洞察，並幫助您發現資料中隱藏的情況。
描述性與預測性建模
藉由使用 k 平均值群集、散布圖和詳細摘要統計，以視覺化方式探索和評估區段，以便進一步分析。使用機器學習技術，從視覺或程式設計介面建立預測模型。
開放式程式碼模型開發
藉由程式存取 SAS Studio 的分析動作，用其他語言 (Python、R、Lua、Java) 召用這些動作，或使用公用 REST API，將 SAS Analytics 新增至現有應用程式。
動態群組依據處理
同時針對每個群組或區段建置模型和處理結果，而無須每次排序或索引資料。
模型比較、評估和評分
產生針對一個或多個模型的模型比較摘要 (增益圖，ROC 圖表、一致性統計資料、不當分類表)。將模型匯出為 SAS DATA 步驟程式碼，並將其套用至新資料。
雲端原生
SAS Viya 的架構緊湊、雲端原生且高效，讓您無論使用哪家雲端供應商，皆可最大化雲端投資的效益。
