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Analytics
Sandra Hernandez 0
Analítica: la base de una banca más sólida e innovadora. El caso colombiano, un ejemplo

Los bancos colombianos han entendido que la transformación digital es una prioridad para su industria, sobre todo porque ya no solo están disputándose el mercado con los actores tradicionales sino que han empezado a cruzarse con las Fintech, las diferentes startups que han empezado a ofrecer nuevos servicios financieros basados en tecnología.

Analytics | Data Visualization
Georgia Mariani 0
Education analytics: The benefits of using data visualization and analytics

For our third installment in this blog post series, let’s continue our journey to learn more from three SAS education customers. Today, we'll hear about the benefits their users and institutions have received by using SAS for data visualization and analytics. In this post, you'll hear from: Linda Sullivan, Assistant Vice President

Advanced Analytics | Data Visualization
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
인공지능(AI) 활용 엔터프라이즈 분석 플랫폼 ‘SAS 바이야(SAS Viya)’

분석이 매 순간, 데이터가 존재하는 모든 곳에 적용된다면 어떤 일들이 가능해질까요? 오늘날 우리는 데이터가 사회와 경제를 움직이는 ‘데이터 이코노미’ 시대에 살고 있습니다. IDC는 오는 2025년 전 세계 데이터 양이 현재의 10배에 달하는 163제타바이트(ZB)에 이를 것으로 전망했는데요. 그러나 데이터는 그 자체만으로 유용하지 않습니다. 모든 데이터는 대기 시간과 유효 기간의 속성을 지니기

Advanced Analytics | Machine Learning
Charlie Chase 0
Is demand sensing and shaping a key component of your company’s digital supply chain transformation?

Depending on who you speak with you will get varying definitions and opinions regarding demand sensing and shaping from sensing short-range replenishment based on sales orders to manual blending of point-of-sales (POS) data and shipments.        Most companies think that they are sensing demand when in fact they are

Learn SAS | Programming Tips
Rick Wicklin 0
Data-driven simulation

In a large simulation study, it can be convenient to have a "control file" that contains the parameters for the study. My recent article about how to simulate multivariate normal clusters demonstrates a simple example of this technique. The simulation in that article uses an input data set that contains

Analytics | SAS Events
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
‘SAS 애널리틱스 익스피리언스 2017 워싱턴’ 데이터 분석의 미래를 그리다

  링컨 기념관과 워싱턴 기념비부터 스미소니언 박물관까지, 워싱턴 DC는 미국의 역사를 관통하는 세계적인 랜드마크인데요. 지난 9월 18일부터 20일, 이 유서 깊은 도시에서 미래 데이터와 분석 혁신에 대한 뜨거운 논의가 펼쳐졌습니다. 바로 전 세계 수천여 명의 분석 전문가, 산업별 리더, 세계적인 석학, 기업 경영진 및 실무진들이 한자리에 모인 'SAS 애널리틱스 익스피리언스(Analytics Experience)

Analytics | Data Visualization
Robert Ruf 0
#Schönwetterfahrer – oder was man im Urlaub über Datenvisualisierung lernen kann

Datenvisualisierung – Manchmal braucht man einfach extrinsische Motivationsfaktoren, um andere Wege zu gehen. Die Zweiradreisenden unter uns kennen und schätzen die besondere Art der Fortbewegung (ohne Blechdach) mit all ihren Vor- und Nachteilen. Eine begrenzte Gepäckkapazität, fehlende Klimatisierung, größere Unfallgefahr usw. sind Faktoren, mit denen man dabei leben muss. Was

Advanced Analytics | Machine Learning
SAS Korea 0
데이터 과학자가 뽑은 "머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스 2탄"

현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스! 그 두 번째 시간입니다. 시리즈를 처음 접하시는 경우 블로그 1탄을 참고해주세요. 기본기 다지기 희귀한 이벤트 탐지하기 수많은 모델 결합하기 모델 적용하기 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기 위해 모델 오토튜닝하기 시간 효과(temporal effect) 관리하기 '일반화' 이해하기 Chapter 5. 국소 최적해에 빠지는 것을 방지하기

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