Move beyond spreadsheets to data mining, forecasting, optimization – and more
To achieve this kind of Intelligent Decisioning across hundreds of thousands of customer accounts, you can’t rely on manual analysis.
El comportamiento de los consumidores en el contexto de la pandemia es radicalmente distinto a lo que se observaba en meses previos. Como consecuencia de la crisis ocasionada por COVID-19 y el aislamiento social, las prioridades de compra están hoy conformadas por productos esenciales para satisfacer necesidades básicas. Cómo lo
1. Python SWAT en SAS Viya 3.5 El paquete SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer (SWAT) para Python se lanzó por primera vez con SAS Viya 3.1, es una interfaz de Python para SAS Cloud Analytics Services (CAS), la parte central del framework de SAS Viya. Dado que CAS se puede
Few of us expected to experience problems with retailers during the lockdown. Most people have, after all, been happily buying online for years. Why would anything change just because some physical shops closed for a while, or some people could not go out? However, the challenges went a bit deeper
Durante las diversas fases de la pandemia de COVID-19 hemos sido testigos de cambios radicales en el consumo respecto al tipo y cantidad de productos que prefieren los consumidores, y también de los canales a través de los que están comprando. Hoy, la personas dan prioridad a proteger su salud
In the first of a three-part series of posts, SAS' Funda Gunes and her colleague Ricky Tharrington summarize model-agnostic model interpretability in SAS Viya.
The CEO's themselves sponsor transformation projects, especially in the telecom branch because of the costs and level of influence required.
La pandemia de COVID-19 es, además de un problema de salud pública, uno que ha trascendido a los ámbitos económico, financiero y operativo. En cuestión de semanas, transformó drásticamente la manera de trabajar y hacer negocios “as usual” de personas y empresas. Ante este escenario, las organizaciones en sectores como
At SAS, we use the term “Intelligent Decisioning” to describe the type of technology needed to fill this gap. Read more about it.
Does your bank manager know who you are? Unless your net worth is unusually high, the answer is probably no, and that’s been the case for many years. Banks have been using statistical models to inform credit-related decisions since at least the 1970s, and today almost every aspect of operational
La pandemia del COVID-19 está teniendo importantes consecuencias en la economía a nivel mundial. Durante la fase de recuperación de la normalidad, la necesidad de establecer medidas de distanciamiento social y evitar aglomeraciones para minimizar riesgos de contagio será especialmente difícil de integrar en la vida diaria de grandes urbes,
Governments, industry and academia are coming together to find solutions to the problems caused by COVID-19, which emerged in the city of Wuhan, China, in December 2019. Unsurprisingly, the life sciences and health care sectors are at the heart of the work. Health care may make most of the headlines,
Los usuarios de los servicios bancarios han reducido sus visitas a las sucursales y están optando por utilizar los canales digitales que tienen a su disposición para realizar operaciones financieras (transferencias, hacer compra de productos, pago de servicios, solicitar préstamos e invertir su dinero). La digitalización ha aportado agilidad, rapidez
With increasing interest in Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD), many SAS Users want to know what can be done for Visual Analytics reports. In this article, I will explain how to use Python and SAS Viya REST APIs to extract a report from a SAS Viya environment and import it into another environment.
Modelos de machine learning estão cada dia mais em alta no mercado de trabalho. Mas o que são esses modelos? Por que eles ganharam tanto destaque? Por que todos querem usar? Gosto de dizer que modelos de machine learning são modelos estatísticos acrescidos de poder computacional, e que as empresas
*Este articulo surge de la motivación que generó un taller para periodistas de Latinoamérica, cuyo tema central fue hablar de la Infodemia y principalmente responder a la pregunta ¿Cómo interpretar los datos de una pandemia? Dada la coyuntura de la pandemia que ha afectado a todos los países y
La gran velocidad con la que se propagó el COVID-19 a lo largo del primer trimestre del año provocó cambios radicales en el comportamiento y hábitos de los consumidores: hoy se enfocan principalmente en satisfacer sus necesidades más apremiantes, dejando en segundo plano la adquisición de productos o servicios que
Ever since automated machine learning has entered the scene, people are asking, "Will automated machine learning replace data scientists?"
Let's talk about using DLPy to model employee retention through a survival analysis model. Survival analysis is used to model time-to-event. Examples of time-to-event include the time until an employee leaves a company, the time until a disease goes into remission, or the time until a mechanical part fails. The
By transferring non-differentiating activities to modular industry utilities, banks could potentially improve return on equity by 60 to 100 basis points.
Through hyperparameter autotuning, you can maximize a model's performance without maximizing effort. While SAS searches the hyperparameter space in the background, you are free to pursue other work.
Estamos en una época de máximo cuidado y de decisiones cruciales. Tenemos que salvaguardar la salud de la población por encima de cualquier otra consideración, pero también debemos pensar que de esta situación debemos salir con muchos aprendizajes y fortalecidos para el futuro. Muchos líderes por fin están entendiendo que
La manera en que las organizaciones operan y hacen negocios ha dado un giro radical debido a la rápida propagación de COVID-19 a escala global. De un momento a otro, las prioridades y objetivos que se establecieron al inicio del año se están replanteando, sin perder el enfoque en la
To foster digital business transformation, banks need to redesign both internal and customer-facing processes to embed data-driven decision-making.
#WirvsVirus: Die Corona-Krise ist zur Offenbarung geworden. Sie zeigt, wo die digitalfittesten Köpfe sitzen: mitten unter uns im Home-Office.
Los negocios buscan ofrecer una experiencia continua y fluida a sus clientes. Es responsabilidad de los líderes de mercadotecnia enfocar sus esfuerzos en saber cómo aportarán este valor en la atención a sus mercados y, por consiguiente, generar nuevos ingresos, entre otros objetivos de las organizaciones, como ofrecer una experiencia
Analytics makes it possible to uncover complex or organized fraud that rules-based systems would miss.
Diversas urgencias laborales y personales hicieron que dejara de escribir este blog con mis humildes opiniones y aportes técnicos. Superadas las mismas, aquí estoy de regreso. No les diré que muuuuuuchos seguidores al estilo de Wos pidieron a gritos mi regreso, pero he de decirles que ante mi sorpresa varias
Todos los negocios enfrentan desafíos de muy diferentes índoles, pero cuando nos referimos a aquellos que basan parte significativa de sus ingresos en el crédito - como los sectores financiero, telecomunicaciones y departamental o minorista-, éstos son los primeros en enfocar su atención y esfuerzo en alternativas creativas y hasta
SAS가 최근 글로벌 시장조사기관 가트너에서 발표한 ‘2020 가트너 매직 쿼드런트: 데이터 사이언스 및 머신러닝 플랫폼(2020 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms)’ 보고서에서 비전 완성도 및 실행력을 인정받아 리더로 선정됐습니다. SAS는 해당 부문에서 유일하게 7년 연속 리더로 선정됐는데요! 작년 대비 괄목할 만한 성장을 보이며 최상위 리더 제품으로
