Polish

Data Visualization | Learn SAS | Programming Tips
Robert Allison 0
What do they call Santa in other countries?

With the Christmas holiday approaching, I got to wondering what they call Santa in other countries. Of course, some countries don't celebrate Christmas - but most countries at least have some sort of "winter holiday," and most also have some tradition of gift-giving. So, I guess the better question might

Analytics | SAS Events
Łukasz Pietrowski 0
InnovAction to skrót od “Innovation In Action” czyli innowacja w praktyce

6 listopada 2017 podczas tegorocznej, 23. już edycji SAS Forum będzie można uczestniczyć w sesji InnovAction. Jest to nowa formuła w cyklicznych konferencjach SAS, do której zapraszamy przedstawicieli firm z całego świata, aby podzielili się z nami swoimi doświadczeniami z wdrożeń rozwiązań analitycznych, które diametralnie zmieniły sposób prowadzenia biznesu. 

Analytics | Artificial Intelligence
Michał Kudelski 0
Sztuczna inteligencja coraz mniej „sztuczna” – rozpoznawanie obrazów

Niemal każdego dnia słyszymy doniesienia o nowych osiągnięciach w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Co prawda, do stworzenia odpowiednika ludzkiej inteligencji w sensie szerokim i ogólnym trochę nam jeszcze brakuje, ale coraz częściej maszyny są w stanie rozwiązywać problemy, z którymi do niedawna jedynie człowiek mógł sobie poradzić.

Analytics | Machine Learning
Dariusz Jańczuk 0
Automatyzacja detekcji oszustw na portalach ogłoszeniowych

Lawinowy wzrost popularności handlu w internecie zmienił nawyki zakupowe bardzo wielu osób. Ogromna ilość sprzedawców oraz różnorodność oferowanych produktów i usług umożliwia zdobycie niemalże wszystkiego. Dzięki globalnemu zasięgowi jesteśmy w stanie zamówić produkt z drugiego końca świata i mieć go u siebie w przeciągu kilku dni lub tygodni. Sprzedawcy natomiast

Analytics | Data Visualization
Tomasz Rydzewski 0
SAS Visual Analytics - reguły wyświetlania

Styl prezentacji danych jest ważnym aspektem raportów. Użyta kolorystyka oraz metody wyróżniania mają znaczący wpływ na sposób odbioru, a także szybkość zrozumienia danych. Mają zwykle na celu zwrócenie uwagi na najważniejsze informacje, mogą wskazywać na pewne zależności lub wartości odstające, a nieodpowiednie ich użycie może prowadzić do nieporozumień czy nawet

Analytics
Dariusz Jańczuk 0
Inteligentne treści w internecie – czy to odpowiedź na masowe blokowanie reklam?

Wraz z rosnącą popularnością internetu branża marketingowa bardzo szybko dostrzegła, że przestrzeń internetowa jest dla niej bardzo ważnym kanałem dotarcia do potencjalnych klientów. Na stronach internetowych coraz częściej zaczęły gościć reklamy, które obecnie potrafią przybrać bardzo różną postać. Im bardziej treści reklamowe stawały się powszechne i niestety, co również miało

Analytics | Data Visualization
Tomasz Rydzewski 0
SAS Visual Analytics - jak wykorzystać potęgę analityki?

Obecnie większość firm, operujących na danych, korzysta z mniej lub bardziej zaawansowanej analityki. Ten trend przestaje być przywilejem wielkich korporacji, a staje się standardem dla wszystkich, także małych i średnich firm. I tak jak potrzeba korzystania z analityki rozprzestrzenia się wśród firm, tak dzieje się to także wewnątrz organizacji, zwiększając

Analytics
Joanna Gola 0
10 Przykazań Ekonometrii Stosowanej, czyli jak nie grzeszyć podczas pracy z realnymi danymi? – część 6

W piątym wpisie z serii 10 przykazań Ekonometrii Stosowanej poruszyliśmy kwestie związane z wykorzystaniem technik data mining i machine learning. Dziś przedstawię kolejne przykazania, które wiążą się z gotowością do kompromisów przy implementacji rozwiązań z zakresu teorii statystyki i rozwagą w interpretowaniu znaczenia istotności zmiennych. 8. Bądź gotowy do kompromisów.

Analytics | Machine Learning
Joanna Gola 0
10 Przykazań Ekonometrii Stosowanej, czyli jak nie grzeszyć podczas pracy z realnymi danymi? – część 5

W czwartym wpisie z serii 10 przykazań Ekonometrii Stosowanej poruszyliśmy kwestie związane z zachowaniem prostoty i jasności stosowanych rozwiązań oraz weryfikacją modeli. Dziś przedstawię kolejne przykazanie, które wiąże się z wykorzystaniem technik data mining. 7. Data mining stosuj z rozwagą. Data mining jest w środowisku ekonometrycznym pojęciem kontrowersyjnym i budzącym

Analytics
SAS Poland 0
Analiza sieci społecznych w SAS® Visual Investigator

Już w 2009 roku firma Gartner przewidywała, że analiza sieci społecznych (SNA – Social Network Analysis) może być dla organizacji bardzo ważnym narzędziem do wykrywania wzorców biznesowych lub zakłóceń oraz źródłem nowej nieznanej dotychczas wiedzy. Obecnie, narzędzia wykorzystujące SNA jako element zaawansowanej platformy analitycznej (w tym predykcyjnej), stają się niezbędne do

Advanced Analytics | Fraud & Security Intelligence | SAS Events
SAS Poland 0
SAS® Visual Investigator – nowy wymiar użycia zaawansowanej analityki SAS

W obecnych czasach temat wykrywania nadużyć w obszarach finansów, usług dla obywateli oraz bezpieczeństwa narodowego staje się coraz większym wyzwaniem dla firm prywatnych i instytucji państwowych. Powszechność dostępu do Internetu, gwałtowny rozwój handlu elektronicznego i rosnące ilości danych przetwarzanych w usługach „w chmurze” powodują konieczność zastosowania zaawansowanych narzędzi informatycznych. SAS®

Learn SAS | SAS Events
Piotr Borowik 0
SAS Forum 2016 – warsztaty z SAS

W kolejnym wpisie dotyczącym SAS Forum 2016 chciałbym pokazać trochę kuchni przygotowań do części technologicznej konferencji. Przez wiele lat organizowaliśmy sesję krótkich prezentacji narzędzi SAS, którą czasami tylko roboczo, a czasami oficjalnie, nazywaliśmy PowerPoint free. Podczas standardowych prezentacji na SAS Forum najczęściej pokazywaliśmy najnowsze wersje oprogramowania, nowe aplikacje albo ciekawe

Analytics
Joanna Gola 0
10 Przykazań Ekonometrii Stosowanej, czyli jak nie grzeszyć podczas pracy z realnymi danymi? – część 4

W trzecim wpisie z serii 10 przykazań Ekonometrii Stosowanej poruszyliśmy kwestię eksploracji i dobrego poznania danych. Dziś przedstawię kolejne przykazania, które wiążą się z zachowaniem prostoty i jasności stosowanych rozwiązań oraz weryfikacją modeli. 5. Zachowaj rozsądną prostotę modeli. Rozsądna prostota, czyli znalezienie złotego środka między prostotą a kompleksowością, tak, by

Analytics
Monika Swoboda 0
5 wskazówek jak połączyć analitykę i Customer Journey - analityka w standardach zachowań (#4 i #5)

Podstawowe informacje o Customer Journey i 3 dobre rady już za nami. Na tym etapie wiemy już od czego zacząć tworzenie ścieżki klienta, na jakie dane i informacje zwracać uwagę oraz co powinniśmy wiedzieć o kliencie. W ostatnim wpisie przedstawiam 2 wskazówki bezpośrednio związane z naszym podejściem oraz zachowaniami firmy

Analytics
Monika Swoboda 0
5 wskazówek jak połączyć analitykę i Customer Journey - istota znajomości klienta i danych (#2 i #3)

W poprzednich wpisach dowiedzieliśmy się czym jest Customer Journey, dlaczego jest tak istotne i od czego zacząć tworzenie mapy ścieżki klienta. W tym wpisie skupimy się natomiast na tym jak istotna jest znajomość danych, którymi operujemy oraz preferencje i potrzeby naszych odbiorców. DOBRA RADA #2: Dbaj o znajomość potrzeb klienta

Analytics
Monika Swoboda 0
5 wskazówek jak połączyć analitykę i Customer Journey - jak stworzyć Customer Journey Map? (#1)

Z pierwszego wpisu wiemy już czym jest Customer Journey, dlaczego jest tak istotne oraz co wpływa na doświadczenia naszego klienta z marką. Dziś natomiast będzie o mapie ścieżki klienta. DOBRA RADA #1: Zacznij! Narysuj ścieżkę klienta. Narysowana ścieżka klienta, czy też mapa, to nic innego jak wizualizacja poszczególnych kroków i interakcji

Analytics
Joanna Gola 0
10 Przykazań Ekonometrii Stosowanej, czyli jak nie grzeszyć podczas pracy z realnymi danymi? – część 3

W drugim wpisie z serii 10 przykazań Ekonometrii Stosowanej poruszyliśmy kwestię osadzenia narzędzi statystycznych w kontekście problemów biznesowych. Dziś przedstawię kolejne przykazanie, które wiąże się z eksploracją i dobrym poznaniem danych. 4. Poznaj dane. Zgłębienie kontekstu problemu jest bardzo ważnym elementem procesu analitycznego. Jednakże, przed przystąpieniem do modelowania, nie wolno

Analytics
Monika Swoboda 0
5 wskazówek jak połączyć analitykę i Customer Journey - wprowadzenie

Często sami jesteśmy klientami, robiąc zakupy w supermarkecie, sklepie online, korzystając z usług telekomunikacyjnych, albo kupując lody podczas wakacyjnego spaceru po molo. Ale czy w ostatnim czasie zdarzyło Ci się powiedzieć „WOW”, bo tak zaskoczył Cię produkt lub wysoki poziom obsługi klienta? Czy pamiętasz taki moment, kiedy  wychodząc z uśmiechem

Analytics
Joanna Gola 0
10 Przykazań Ekonometrii Stosowanej, czyli jak nie grzeszyć podczas pracy z realnymi danymi? – część 2

W pierwszym wpisie z serii 10 przykazań Ekonometrii Stosowanej poruszyliśmy kwestię wykorzystania w analizie danych zdrowego rozsądku i znajomości teorii ekonometrii. Dziś przedstawię dwa kolejne przykazania, które wiążą się z osadzeniem narzędzi statystycznych w kontekście biznesowym problemu. 2. Unikaj błędów III rodzaju. Innymi słowy: zadawaj właściwe pytania. Z błędem III

Data Management
SAS Poland 0
Data Governance - pierwsze kroki - część 4 z 4

Na tym etapie nasza organizacja posiada określone dla programu Data Governance cele biznesowe oraz zarządza i współdzieli definicje pojęć biznesowych, którymi się posługuje. Ten logiczny obszar zarządzania danymi i informacją uzupełniony został o pomost do metadanych technicznych - w poprzednim kroku uzyskaliśmy jedno miejsce łączące informacje o technicznym przepływie danych w organizacji

Data Management
SAS Poland 0
Data Governance - pierwsze kroki - część 2 z 4

Po wprowadzeniu w zagadnienia Data Governance oraz określeniu celów biznesowych możemy przystąpić do realizacji pierwszych zadań w budowie programu Data Governance. Krok 1: biznesowe znaczenie danych Organizacje w prowadzeniu swojej działalności posługują się wieloma, specyficznymi np. dla branży, pojęciami. Samo zdefiniowanie kto dla firmy jest klientem jest niejednoznaczne w zależności

Advanced Analytics
SAS Poland 0
Business Intelligence: 4 główne trendy w rozwoju

W rozwoju narzędzi Business Intelligence oraz w sposobie ich wykorzystania w nowoczesnych organizacjach można wyróżnić 4 dominujące trendy. To właśnie one przełożą się na kierunki rozwoju tych narzędzi, zmienią ich rolę we wsparciu procesów decyzyjnych i budowania przewag konkurencyjnych. Trend 1: Modele samoobsługowe Popularyzacja wykorzystania narzędzi BI w przedsiębiorstwach do

1 2