SAS Enterprise Miner

Основные статьи:

• Data mining Интеллектуальный анализ данных
• Определение Business Intelligence

SAS Enterprise Miner — решение для построения сложных аналитических моделей. Набор методов интеллектуального анализа данных, который позволяет извлечь из массива данных ценную практическую информацию для принятия решений в различных сферах.

SAS Enterprise Miner применяться для решения таких задач, как обнаружение случаев мошенничества, минимизация финансовых рисков, оценка и прогнозирование потребностей в ресурсах, повышение эффективности маркетинговых кампаний и снижение оттока клиентов.

2019: Возможности. Особенности

(Данные актуальны на февраль 2019 года)

Возможности SAS Enterprise Miner

• Широкий набор инструментов для интеллектуального анализа данных

Гибкая система методов, приспособленная к решению задач различной сложности. Решение преобразует первичные данные в информацию для дальнейшего использования аналитиками, статистами, бизнес-менеджерам и ИТ-специалистами. Цельность процесса и используемых методов позволят различным специалистам объединять усилия и повышать эффективность применяемых решений.

• Рабочее место Data Scientists

SAS Enterprise Miner предоставляет аналитикам и data scientists (специалисты по интеллектуальному анализу данных) самодокументируемую проектную среду, которая ускоряет время разработки моделей и объединяет все этапы анализа данных, помогая получить наилучшие результаты.

• Быстрое внедрение моделей

Решение автоматизирует длительный процесс скоринга и генерирует код для всех стадий внедрения модели на языках программирования SAS, C, Java или PMML. Такой код может быть в дальнейшем использован множеством интерактивных и пакетных сред как внутри SAS, так и в веб-приложениях, в базах данных и напрямую в бизнес-процессах. Эта функция поможет сэкономить время и предотвратить ошибки, возможные при ручном внедрении.

• Простое и быстрое извлечение полезной информации

С помощью инструмента SAS Rapid Predictive Modeler бизнес-пользователи, обладающие лишь начальными знаниями в моделировании, генерируют прогнозные модели для различных бизнес-целей. Аналитические результаты могут быть легко интерпретированы на основе простых и понятных графиков и таблиц, раскрывая необходимую для принятия решений информацию.

• Повышение качества принимаемых решений

Метрики оценки качества моделей, построенные различными способами, могут быть выведены в сводной таблице, что облегчает их сравнение. Итоговые диаграммы процесса моделирования могут использоваться в качестве самостоятельно шаблона, который удобно редактировать, обновлять и применять к новым бизнес-задачам, а описание модели содержит информацию о том, какой вклад внесла каждая независимая переменная в итоговый результат. Кроме того, точность модели основывается на базе современных алгоритмов, учитывающих отраслевую специфику методов, что гарантирует высокую степень стабильности и надежности результатов.

Особенности SAS Enterprise Miner

• Продвинутые методы прогнозного и описательного моделирования.
• Понятный интерфейс, позволяющий пользователям самостоятельно создавать модели анализа и прогнозирования.
• Автоматизированный процесс регламентного применения моделей.
• Возможность пакетной обработки сложных процессов.
• Быстрый сбор и подготовка данных, их агрегация и исследование.
• Простота масштабирования и настройки решения.
• Высокая производительность системы даже при работе с большим массивом разрозненных данных.^[1]

Примечания