SAS Korea
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국내 2,200개 상장사 포함 전세계 42,000개 상장기업에 대한 리스크 정보 제공 기업 부도 확률, 거시지표 민감도, 신용 등급, 채권 등급 등 분석 정보 포함 신청 기업에게 심사 과정 거쳐 30일 무료 체험 기회 제공 SAS코리아는 지난 10월 19일 국내 금융 및 투자사 임직원들을 모시고 급변하는 경제 환경에서 기업의 리스크
SAS, 권위 있는 Chartis RiskTech 100®에서 2위 기록 새롭게 선보인 ‘행동 모델링’ 및 ‘금융기관을 위한 인공지능’ 포함 7개 부문 수상 AI 및 분석 부문 선두기업 SAS가 리스크 기술 공급업체 상위 100대 기업을 평가하여 순위를 발표하는 Chartis RiskTech 100(차티스 리스크텍 100)에서 종합 2위를 차지하는 동시에, 7개 주요 부문에서 수상하는 쾌거를 거두었습니다.
이번 글에서는 SAS의 Job Execution에 대해서 알아보려고 합니다. 개념과 접속방법, 실행방법, 편집방법을 예제를 활용해 간단히 알아보겠습니다. 1. Job Execution 소개 SAS Job Execution Web Application은 작업을 생성, 관리 및 실행하는 데 사용되는 웹 기반 클라이언트입니다. Java로 작성된 이 애플리케이션은 서버에서 실행되는 강력한 분석 및 프리젠테이션 프로시저와 함께 데이터에 대한 액세스를
SAS Visual Analytics(이하, VA)의 보다 효과적인 활용을 위해 파라미터의 개념과 용도를 소개해 드린 데에 이어, 이번에는 파라미터의 활용법에 대해 설명드리고자 합니다. 1. 설정 상황 SASHELP의 CARS라는 데이터를 기반으로 상황을 가정해 보겠습니다. CARS 데이터는 총 428개의 관측값과 15개의 변수를 가지고 있습니다. 이 중 Make, Model 등 5개의 범주형 변수를 제외하면 Invoice,