SAS Korea
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지금처럼 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 지속적인 성장을 이루기 위해서는 경영진과 분석가, 현업 사용자 등 기업 구성원 모두가 필요한 인사이트를 제때 확보하고, 이를 기반으로 최상의 결정을 내리고, 필요한 조치를 취할 수 있어야 합니다. 누구나 쉽게 데이터를 들여다보고, 탐색하고, 이해하고, 분석할 수 있는 단일화되고 통합된 분석 환경이 필요한 이유입니다. 본 기고문에서는 시티즌
지난 텍스트 분석 시리즈 2편에서는 보험사의 데이터를 이용하여 예측 모델을 개발하고, 모델의 성능을 개선하여 고객 행동에 대한 예측도를 높이는 방법을 살펴봤습니다. 이번에는 영화 리뷰 데이터를 사용하여 분류 규칙을 개발하는 과정을 SAS Visual Text Analytics를 중심으로 알아보겠습니다. SAS Visual Text Analytics(이하, VTA)는 대용량의 비정형 데이터로부터 쉽게 인사이트를 추출할 수 있도록 설계된
지난 텍스트 분석 시리즈 1편에서는 텍스트 토픽을 분류하여 빠르게 인사이트를 확보하는 방법을 소개해드렸습니다. 이번에는 텍스트 데이터를 기반으로 고객의 행동을 예측하고, 예측 모델링의 성능을 개선하는 방법을 알아보겠습니다. 이 작업에는 SAS의 머신러닝 솔루션인 SAS Visual Data Mining & Machine Learning(VDMML)이 유용합니다. 지금 이 시간에도 수많은 데이터 분석가들은 모델이 높은 성능을 발휘하도록 다양한
비정형 텍스트 데이터는 인류가 생성하는 가장 큰 데이터입니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리고, 제품 전략을 알리고, 고객 경험 개선에 도움이 되는 유용한 정보가 바로 이 데이터에 포함되어 있습니다. 비정형 텍스트 데이터의 잠재력을 최대한 활용해야 하는 이유입니다. 본 시리즈에서는 텍스트 데이터에서 인사이트를 얻는 주요 방법과 이를 위한 SAS 솔루션을 살펴봅니다. 전