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SAS Taiwan
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SAS 學習資源 : https://blogs.sas.com/content/sastaiwan/

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Visual Statistics (VS) 開源協作 (Python)

Visual Statistics 提供原生整合至 Python Pandas DataFrames。Python 程式設計人員可上傳DataFrames 至 CAS,並從 CAS 擷取結果作為DataFrames,與其他 Python 套件 (如 Pandas、matplotlib、Plotly 及 Bokeh 等) 互動。除了Python以外,使用者能夠自己選擇程式設計語言如Java、R 及 Lua 等語言,不必學習如何在 SAS 進行程式設計,就能體驗 SAS Visual Statistics 的強大功能。他們能由其他編碼環境,彈性存取深獲信任及通過測試的 SAS 機器學習和統計演算法。

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SAS 視覺資料探勘與機器學習 (VDMML) 功能介紹

SAS視覺資料探勘與機器學習,提供全方位的分析者操作介面,為使用者打造完整的資料分析流程。從資料前處理、資料探索、模型建置、評估、到模型佈署,所有分析者都在統一的共同分析平台發揮所長。高規模化且富彈性的分析流程將大幅加速企業求解最複雜的分析問題。擁有豐富的現代化機器學習技術,您將更具分析競爭力去探索結構化及非結構化資料的數據世界。

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Visual Statistics (VS) 決策樹

處理大型複雜資料時,分群和決策樹等維度縮減技術可提升建模準確度。您可探索及評估群組,利用 k 平均值分群法、散佈圖及詳細的摘要統計進行分析。決策樹可建構用於分類及迴歸。建立決策樹後,您可利用互動方式修剪樹及訓練子樹。

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Visual Statistics (VS) 模型比較

模型建立後,就可由視覺化或程式設計介面,利用各式統計比較摘要 (如增益圖、ROC 曲線、協調性統計,以及分類錯誤率表格),來比較及評估一個以上的模型。視覺化介面提供互動式滑桿,可讓您變換切點,以輕鬆的視覺化方式評估不同深度的增益 (lift) 變化。結合模型配適結果與模型診斷,可讓模型評估功能可讓您比較模型以選擇最佳模型。

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Visual Statistics (VS) 羅吉斯迴歸

SAS的羅吉斯迴歸功能能達到:Logit 與常態連結函數 (probit link) 的二元分類模型、影響統計、支援向前向後與逐步及 Lasso 變數選擇、次數與加權變數、殘差值診斷。摘要表包括模型維度、迭代歷史、適配統計、收斂狀態、Type III 檢定表、參數估計以及模型回應結果。豐富而直覺的經典統計方法,SAS帶您快速上手。

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Visual Analytics (VA) 圖表呈現--以地圖為例

地理位置分析不只是在地圖上標示地點,而是利用其他資料與分析擴增位置資訊,產生更深入的見解。透過 SAS,您就可以結合傳統資料來源 (如交易、客戶及營運與位置和人口統計資料),在地理脈絡下進行分析。您可利用全新方式分析資料,瞭解各種機會與風險,並以視覺化方式與資訊互動,制定更明智的決策。

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Visual Statistics (VS) 功能介紹--以群集分析為例

Visual Statistics可讓您以互動方式探索資料,並使用視覺化的拖放介面或程式設計介面,建立描述及預測模型。資料科學家能夠與分析人員協同合作,優化模型以取得更理想的洞察。分散式In-Memory 處理可縮短資料探索及模型開發時間。統計人員、資料科學家、程式設計人員和一般分析人員,我們能幫助其建立、優化及評估預測模型,以獲得強大的洞見。

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Visual Analytics (VA) 計算與預測

簡單易用的預測分析工具無需編程,即能讓分析者評估可能結果,制定更理想的資料導向決策。利用視覺化及智慧演算法自動嘗試,您不必再擔心遺漏關鍵因子,並能與專家協作,讓您將重心放在最有關聯性的工作上。

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Visual Analytics (VA) 資料準備

無需編寫程式碼,就能快速查看並準備數據,以進行可視化分析。支援多元的控制物件,例如下拉式清單、按鈕列、勾選清單、滑桿等,報表使用者,可輕易地篩選報表的資料內容。支援參數化控制物件,報表使用者可調整參數,更改物件的呈現內容,以檢視重要的資訊,擴增報表的使用情境,提高報表的可讀性。

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SAS Viya 平台介紹

SAS Viya。這是一個全新的雲端開放式綜合平臺,代表了SAS新一代的分析架構。SAS Viya能幫助縮短從早期分析探索,到後期領域議題價值實現所需要的時間,它將是包括機器學習等衆多SAS産品的基礎,幫助加速應對各類資料科學的挑戰。

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Visual Analytics (VA) 介紹

Visual Analytics提供易控管的現代化分析環境,協助使用者探索資料,洞察新的產業與研究價值,分析者能輕易地開發分析報表、績效報表以視察業務表現,並分享給其他人。分析者直覺地瞭解並解釋大數據中的關聯模式、趨勢、差異性、與相關程度等重要資訊。

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Visual Analytics (VA) 自動解釋

就算使用者不了解分析,也不懂演算法,只要有資料,有分析目標,SAS AI可自動分析並用各國語言(包含繁體中文)自動產出口語化的分析結論。可提高分析機動性、降低分析門檻、快速挖掘資料價值、找尋目標族群。並在沒有任何預定目標的情況下探索數據,並使用強大的SAS分析引擎來發現新見解。

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分析的生命週期

資料科學分析的生命週期:資料、發現、部屬。憑藉 43 年分析領域的深耕,SAS幫您有效加速此生命週期,將心力用在嘗試方法並發現嶄新洞見,而非陷入資料處理的泥淖。

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1-1.SAS 有哪些版本? 我的作業系統與 SAS 版本是否相符?

  有鑑於SAS的安裝版本較多,我們將在此為各位說明我們所提供的服務,方便師生安裝   SAS版本 作業系統 位元 安裝步驟 備註 SAS 9.4 Win 7 :Ultimate, Enterprise或Professional Win 8: Enterprise或Professional Win 8 update1: Enterprise或Professional❶ Win10:Professional、Home、Enterprise、Education❷   32、64   安裝步驟   ❶支援Win8.1update1版本:須SAS 9.4 TS1M1 Rev.14w19 (含) 之後版本。 ❷支援Win10版本:須SAS 9.4 TS1M3(含) 之後版本。 Supported browsers 包含 Internet Explorer 11, Chrome, and Firefox. 但是 Microsoft Edge browser

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