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沒搞懂 SAS Visual Statistics 之前,別靠直覺做決策!

巨量資料的數量與種類持續增加,使其難以去瞭解資料中有價值的關係,也難以獲得基於分析的解答以採取最佳的行動。但令人苦惱的是,傳統IT基礎架構的設計並不是用來處理快速、複雜的分析與動態變化的預測模型。


也因此,統計人員與資料科學家無法輕易建立所需要的模型,無法快速以分群結果或群組進行實驗,或調整模型以找到最佳的解答。原因都來自於,目前的分析架構是以批次為導向,設計用途並不是快速、反覆傳送資料,進行多項分析工作。


但,有了 SAS Visual Statistics ,您可以輕易解決上述問題!

專業分析人員可獲得快速的互動式介面,可即時建立與調整大量的預測模型。

就是這麼簡單!In-Memory 引擎將資料讀入記憶體一次,不需要持續進行成本昂貴的資料交換。

 

SAS VS 提供互動式、直覺式、拖放式的網頁瀏覽器介面,在任何規模的資料上快速建立描述及預測模型!

利用 SAS LASR™ Analytic Server  保存與分析記憶體內的資料,提供接近即時的結果。

 

SAS Visual Statistics,以互動方式建立、執行及評估高效能分析模型,可立即獲得結果,讓您輕鬆做決策!

 

領先競爭者獲得新見解並發現有機會的領域

  • 快速洞察隱藏在龐大儲存資料中的關聯性。
  • 探索、分析並評估新機會。
  • 尋找提高營收的新方法。
  • 強大的預測分析與視覺化互動功能,可協助商業分析師與統計人員利用資料完成更多工作。

 

更快速執行更多模型以獲得更高的精確性

  • 執行您的模型需要多少時間?幾個小時?我們的多核心處理環境可將時間縮短為幾分鐘。
  • 建立以特定群組或分群結果為目標的模型,並同時執行多個多重情境。
  • 專業分析人員可詢問更多假設性的問題並快速獲得解答。
  • 改良模型以獲得更好的結果。

 

In-Memory 運算維持敏捷性

  • SAS Visual Statistics 使用 In-Memory 引擎執行複雜的分析運算。
  • 建模人員可快速測試新的想法,嘗試不同的複雜建模技術,並即時改良模型,以前所未有的方式利用資料量。

 

提高資料科學家與統計人員的生產力

  • 多名使用者可用快速且互動的方式自訂模型,包括新增或變更變數、移除離群值等。
        同時立即檢視這些變更如何影響模型結果。
  • 哪個模型可提供最強大的預測能力?這很容易找出來。企業可從巨量資料分析獲得更多價值。

 

 

圖片1_利用羅吉斯迴歸預測二元結果

 圖一:利用羅吉斯迴歸預測二元結果

 

圖片2_比較競爭模型,判斷哪個模型可產生最佳的結果

圖二:比較競爭模型,判斷哪個模型可產生最佳的結果

 

圖片3_利用 k 均值群集以區隔資料

圖三:利用 k 均值群集以區隔資料

 

 

 

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