Advanced Analytics

Move beyond spreadsheets to data mining, forecasting, optimization – and more

Advanced Analytics | Machine Learning
Tim Clark 0
Can the artificial intelligence of things make the supply chain intelligent?

As you will have read in my last blog, businesses are demanding better outcomes, and through IoT initiatives big data is only getting bigger. This presents a clear opportunity for organisations to start thinking seriously about how to leverage analytics with their other investments. Demands on supply chains have also

Advanced Analytics | Analytics | Work & Life at SAS
Andrés Mauricio Torres 0
Analítica e Inteligencia Artificial: armas secretas para ser campeón del Tour de Francia

Por primera vez, Latinoamérica tiene un campeón del Tour de Francia. Se llama Egan Bernal, es colombiano y según los especialistas, se trata de un deportista prodigio que apenas empieza a construir una gran historia. Y es que, a sus 22 años, Egan es el cuarto ciclista más joven en

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data Management | Data Visualization
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Automated AI and segmentation [Part 2]

In part one of this blog series, we introduced the automation of AI (i.e., artificial intelligence) as a multifaceted and evolving topic for marketing and segmentation. After a discussion on maximizing the potential of a brand's first-party data, a machine learning method incorporating natural language explanations was provided in the context

Advanced Analytics | Analytics | Internet of Things
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
2019 상반기 글로벌 분석 전문가들의 SAS 평가 리포트를 공유합니다

SAS는 매년 IDC(International Data Corporation), 가트너(Gartner), 포레스터 리서치(Forrester Research, Inc.) 등 세계적인 분석 기관 및 시장 조사 업체로부터 SAS의 제품과 전략, 시장 경쟁성 등 여러 측면에서 평가를 받고 있습니다. 이러한 애널리스트들의 평가와 조언은 기술 구매를 고려하는 고객들은 물론 SAS의 발전과 혁신에도 큰 도움이 됩니다. 올해 상반기 SAS는 전문가들로부터 어떤 평가를

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence | Data Management | Data Visualization | Machine Learning
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Automated AI and segmentation [Part 1]

Marketers and brands have used segmentation as a technique to deliver customer personalization for communications, content, products, and services since the introduction of  customer relationship management (i.e., CRM) and database marketing. Within the context of segmentation, there are a variety of applications, ranging from consumer demographics, psychographics, geography, digital behavioral

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
Charlie Chase 0
How do I explain a flat-line forecast to senior management?

How do you explain flat-line forecasts to senior management? Or, do you just make manual overrides to adjust the forecast?    When there is no detectable trend or seasonality associated with your demand history, or something has disrupted the trend and/or seasonality, simple time series methods (i.e. naïve and simple

Advanced Analytics | Analytics
Rainer Sternecker 0
Agilität, Innovation und Kosteneffizienz: Der Dreiklang gelungener Cloud-Migration

Immer mehr Geschäftsanwendungen, darunter Advanced Analytics, wandern in die Cloud. Die Vorteile liegen auf der Hand: Agilität, Innovation und kosteneffiziente High-Performance. Viele Cloud-Migrationen scheitern jedoch daran, das volle Potenzial dieser Bereitstellungsform zu erschließen. Um Performance und Mehrwert von Analytics in der Cloud zu maximieren, müssen Unternehmen die Optionen abwägen und

Advanced Analytics | Analytics | Data Visualization
비즈니스 인텔리전스로 진화하는 임상시험 프로세스: SAS코리아 ‘제약산업의 데이터 분석과 리포트 시각화’ 세미나

SAS코리아가 6월 20일 삼성동 코엑스 인터컨티넨탈 호텔에서 국내 주요 제약 및 임상시험수탁기관(CRO) 산업 관계자를 대상으로 ‘제약산업의 데이터 분석과 리포트 시각화: SAS 분석 프레임워크 소개와 활용 방안 및 시각화 데모’ 세미나를 성황리에 개최했습니다. SAS는 이번 세미나에서 데이터 분석 인사이트에 기반한 제약 기업의 신규 비즈니스 창출 방안과 글로벌 기업의 선진 사례를 통한

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Oliver Schabenberger 0
Meet 5 data pioneers developing AI solutions for the real world

Everyone is talking about artificial intelligence. Unfortunately, a lot of what you hear about AI in the movies and on the TV is sensationalized for entertainment. Indeed, AI is overhyped. But AI is also real and powerful. Consider this: engineers worked for years on hand-crafted models for object detection, facial

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SAS Viya: ビジュアルパイプラインでスコアリング

SAS Viyaでは、Model Studioを使用し、機械学習のモデル、時系列予測のモデル、テキストマイニングのモデルをGUIベースの簡単マウス操作で作成することができます。モデル生成プロセスをグラフィカルなフロー図として描き、実行するだけです。このフロー図のことを「パイプライン」と呼んでいます。 「SAS Viya: ビジュアルパイプラインで予測モデル生成(基本編)」では、モデル生成と精度評価の基本的な流れを紹介しましたが、今回は、生成したチャンピオンモデルに新しいデータを当てはめてインタラクティブにスコアリングを実行する手順を紹介します。また、スコアリング結果のデータの探索や、エクスポートまで試してみましょう。 「SAS Viya: ビジュアルパイプラインで予測モデル生成(基本編)」で作成したパイプラインでは、勾配ブースティングのモデルの方が精度が高い=チャンピオンモデルだと判断されました。 それでは、このモデルに新しいデータを当てはめてスコアリングを実行してみましょう。 まず、画面左側の機能ノードリストの「その他」セクション内にある「データのスコア」を「勾配ブースティング」ノード上にドラッグすると、「勾配ブースティング」ノードの下に「データのスコア」ノードが追加されます。 「データのスコア」ノードを選択し、画面右側で以下の項目を指定します。 ・モデルに当てはめるデータテーブル名 ・スコアリング結果データの出力先ライブラリとテーブル名 「データのスコア」を右クリックし、表示されるメニューから「実行」をクリックすると、スコアリングが実行されます。 スコアリング処理が完了すると「データのスコア」ノード上に緑色のチェックマークアイコンが表示されます。 それでは、スコアリング結果のデータを見てみましょう。 「データのスコア」ノードを右クリックし、表示されるメニューから「結果」を選択します。 すると、データのスコアの結果画面が表示され、「出力データ」タブ内で、データの中身を確認することができます。「予測:BAD=1」列に、顧客ごとの延滞確率に相当するスコア値が表示されています。 それでは、このデータを探索してみましょう。 「探索とビジュアル化」アイコンをクリックし、 表示される画面内で、このデータを探索用に保存する先のライブラリとテーブル名を指定し、「探索とビジュアル化」ボタンをクリックします。 すると、このデータに基づき、「SAS Visual Analytics – データ探索とビジュアル化」画面が表示され、データ探索やレポーティングが可能になります。 例えば、スコア値である「予測:BAD=1」変数と「資産に対する負債の割合」変数の関係性を探索したり、 スコア値が0.7以上の顧客データをエクスポートして、二次活用したり、等々も簡単です。 以上のように、SAS Viyaでは、データの準備はもとより、モデル生成からスコアリング、そして、スコアリング結果データの探索からエクスポートまでをGUIベースでシームレスに実施することができるんですね。 ※Enterprise Open Analytics Platform 「SAS Viya」 を知りたいなら「特設サイト」へGO! ※「ビジュアルパイプラインでスコアリング」は、SAS Viya特設サイトにデモ動画を近々公開予定です。

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
Suneel Grover 0
SAS Customer Intelligence 360: Factorization machines, visual analytics, and personalized marketing [Part 2]

Competition in customer experience management has never been as challenging as it is now. Customers spend more money in aggregate, but less per brand. The average size of a single purchase has decreased, partly because competitive offers are just one click away. Predicting offer relevance to potential (and existing) customers plays a

Advanced Analytics | Analytics
Jürgen Wengorz 0
Alles ge-„cloud“ – Stolperfallen bei der Migration von Analytics in die Cloud

Steht die moderne IT vor einer Herausforderung, greifen Verantwortliche immer öfter auf ein vermeintliches Allheilmittel zurück: die Migration von Lösungen in die Cloud. Doch ist diese Maßnahme tatsächlich die Universallösung? Nun, die Antwort darauf ist ein entschiedenes „Jein“. Analytics-as-a-Service und Analytics in der Cloud sind seit Längerem ein viel diskutiertes

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