Analytics

Find out how analytics, from data mining to cognitive computing, is changing the way we do business

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Andreas Becks 0
Innovation in der Versicherungswirtschaft: Wie „junge Wilde“ den Laden aufmischen

Im Kölner Stadtteil Mülheim und unweit der Keupstraße mit ihrem orientalischen Charme aus Dönerrestaurants, Baklava, Cafés und Moscheen, neben alten Backsteinhallen mit Konzertsälen und Fernsehstudios liegt mit dem Carlswerk eine große ehemalige Industriefläche, die mittlerweile zum Gewerbegebiet mit vielen jungen und etablierten Unternehmen, Restaurants und Freizeitmöglichkeiten geworden ist. Im sogenannten

Analytics | SAS Events
Kristine Vick 0
4 resources to help convince your boss to send you to SAS Analytics Experience

Wondering what makes this conference special?  Over the years I’ve heard from many attendees that it’s the best way to get the most out of their analytics investments. Analytics Experience is a learning-focused conference featuring networking opportunities, training, certification exams and analytics presentations for all skill levels. #AnalyticsX will give you

Advanced Analytics | Analytics | Data Management
SAS Colombia 0
Ebook - La analítica avanzada en tiempos de lo extraordinario

La analítica avanzada y sus beneficios crecen exponencialmente con la consolidación de la economía digital y la Cuarta Revolución Industrial, dos componentes sin los cuales el desarrollo de nuestra sociedad y de los negocios como los conocemos no sería posible. Los millones de datos que se producen bajo estas condiciones hace

Analytics | Data for Good
SAS Korea 0
항공우주 연구부터 여론조사까지, 텍스트 분석의 놀라운 잠재력!

텍스트 분석과 자연어처리(NLP; Natural Language Processing)는 소비자의 감성을 분석하는 방법으로 널리 알려져 있습니다. 실제 많은 기업이 비정형 데이터 분석 기술을 이용해 소셜 미디어(SNS) 상의 고객 불만이나 댓글을 분석하고 적절히 대응하고 있는데요. 오늘날 전체 데이터의 90% 이상은 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 구조화되어 있지 않은 비정형 데이터입니다. 수동 분석만으로 이 모든

Analytics | Risk Management
Thorsten Hein 0
IFRS 17 – ein neues Paradigma im Rechnungswesen

Der neue International Financial Reporting Standard (IFRS 17) stellt Versicherer vor Veränderungen, wie sie die Branche selten zuvor erlebt hat. Die Vorgaben sollen die Transparenz im Finanzberichtswesen verbessern und außerdem eine Grundlage für die Vergleichbarkeit mit anderen Branchen schaffen. Analysten und andere Branchenspezialisten haben diese Vergleichbarkeit schon seit langer Zeit

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Leendert Kollmer 0
Weg vom Rückspiegel in der Betrugserkennung, hin zu Erkenntnissen und dem vorausschauenden Blick

Im medizinischen Bereich ist eine Autopsie wertvoll, weil sie hilft, die Todesursache zu verstehen. Aber noch wertvoller ist es, die Frühindikatoren einer Krankheit zu identifizieren, damit man darauf reagieren kann, bevor es zu spät ist. Best-in-Class-Unternehmen verfolgen bei der Betrugserkennung einen ähnlichen Ansatz und wenden sich ab von der reinen

Analytics
Gustavo Gutman 0
La importancia de Analytics en contextos económicos desafiantes

La palabra recesión se ha convertido en un tabú en el mundo de los negocios. Esto particularmente aplica en América del Sur, donde muchas organizaciones están tratando de mantenerse a flote en un período de inestabilidad económica, aunque no necesariamente esto tenga que suceder así. Cuando se trata de estrategias lideradas por los responsables del área tecnológica, la

Analytics
Mauricio González 0
Cómo los datos le permiten tomar mejores decisiones de negocio a las empresas

Usted y su compañía lo hacen todos los días: toman decisiones vitales para responder y adaptarse al entorno en el que se mueven. Para hacerlo, desmenuzan y analizan una gran cantidad de información proveniente de todas las áreas de negocio. Actualmente, un número cada vez mayor de organizaciones aplica innovaciones

Analytics
Gastbeitrag 0
Kundenverständnis mit Analytics steigern

Fazit: Wie Analytics und CEM gemeinsam den Weg zu loyalen Kunden weisen (Kundenverständnis) . Ein positives Kundenerlebnis ist heute eine selbstverständliche Erwartung der Verbraucher. Um einen Kunden zu begeistern und dadurch zu binden, sollte ein starkes, analytisch gestütztes CEM (Customer Experience Management) im Unternehmen etabliert werden, das konsequent weiterentwickelt wird.

Analytics
5 Benefícios da implementação de sistemas de Business Analytics

Atualmente, os dados são um dos ativos mais importantes das organizações. As organizações reúnem diferentes tipos de dados que são posteriormente processados e analisados para uma melhor compreensão da evolução das necessidades dos seus clientes. Os termos Business Analytics e Business Intelligence  fazem parte da solução que ajuda as organizações a tomarem decisões baseadas

Analytics | Data Visualization
SAS Korea 0
데이터 시각화로 살펴본 ‘2018 국제 축구 대회’ 이모저모!

전 세계의 이목이 러시아에 향해 있습니다. 바로 2018년 국제 축구 대회 때문인데요. 오늘은 바로 이 국제 축구 대회에 대한 다양한 데이터를 시각화하고, 지난 대회 결과로부터 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 살펴보고자 합니다! 전 세계 축구팀들은 대회를 위해 얼마나 멀리 이동할까요? 데이터 시각화 리포트가 보이지 않으시면 클릭하세요. 위 보고서는 참가국들이 조별 리그 동안 얼마나 멀리

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Machine Learning
「Pipefitter」の応用 ~CNN(特徴抽出器)+機械学習(分類器)でCNNの欠点を補完

前回は、SASの「Pipefitter」の基本的な使用方法を紹介しました。続く今回は、基本内容を踏まえ、ひとつの応用例を紹介します。 SAS Viyaのディープラーニング手法の一つであるCNNを「特徴抽出器」として、決定木、勾配ブースティングなどを「分類器」として使用することで、データ数が多くないと精度が出ないCNNの欠点を、データ数が少なくても精度が出る「従来の機械学習手法」で補強するという方法が、画像解析の分野でも応用されています。 以下は、SAS Viyaに搭載のディープラーニング(CNN)で、ImageNetのデータを学習させ、そのモデルに以下の複数のイルカとキリンの画像をテストデータとして当てはめたモデルのpooling層で出力した特徴空間に決定木をかけている例です。 In [17]: te_img.show(8,4) 以下はCNNの構造の定義です。 Build a simple CNN model   In [18]: from dlpy import Model, Sequential from dlpy.layers import * from dlpy.applications import *   In [19]: model1 = Sequential(sess, model_table='Simple_CNN')   Input Layer   In [20]: model1.add(InputLayer(3, 224, 224, offsets=tr_img.channel_means))   NOTE: Input

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