SAS Visual Data Mining And Machine Learning

什么是"SAS Visual Data Mining And Machine Learning"？

SAS用于机器学习和深度学习的解决方案提供了一个集成的内存环境，用于更快地解决最复杂的问题。借助SAS Viya平台，用户可以在统一的环境中进行从数据管理到模型开发和部署的所有工作。这种集成环境不仅提升了数据处理的效率，还使得模型构建与应用变得更加直观和高效。SAS为用户提供了自动化建模API，支持通过自然语言生成功能，简化了模型报告的生成过程，方便用户快速理解和应用分析结果。

"SAS Visual Data Mining And Machine Learning"有哪些功能？

1. 集成环境：SAS提供了一个一体化的分析环境，整合了数据管理、模型开发与部署。用户可以在同一个平台上完成所有分析任务，提高工作效率。

2. 自动化建模：自动生成机器学习和深度学习的洞察，识别所有模型中的常见变量，自动生成项目总结，并以简单语言呈现，便于快速解读和使用。

3. 多语言支持：即使用户不熟悉SAS代码，也能通过集成开源代码和调用开源算法在Model Studio中进行分析。SAS Deep Learning with Python（DLPy）提供了高层API，支持Python在Jupyter笔记本中进行深度学习操作，包括计算机视觉、自然语言处理、预测和语音处理等。

4. 高效性能：通过大规模并行处理和丰富的机器学习算法构建块，用户可以快速探索并比较多种方法，找到最优解决方案。支持复杂的本地搜索优化例程，以有效地调整模型参数。

5. 数据集成：支持将结构化数据和非结构化数据相结合，为新的数据类型提供更有价值的洞察。

6. 模型迁移：支持Open Neural Network Exchange（ONNX），方便在不同框架之间迁移模型，增强了模型的灵活性和兼容性。

产品特点：

• 全面集成：SAS为用户提供了一个集成的数据处理和分析平台，从数据管理到模型部署的各个环节均可在同一环境下完成，大大提升了数据分析的效率和一致性。

• 智能自动化：通过自动化建模功能，SAS不仅提高了建模的效率，还能自动生成详细的项目总结和洞察报告，使得复杂的模型结果更容易理解和应用。

• 支持多语言：支持用户在分析过程中使用开源代码和算法，提供灵活的工作方式。同时，SAS Deep Learning with Python（DLPy）允许用户在Python环境中进行深度学习操作，适应不同用户的需求。

• 高性能计算：SAS通过并行处理技术和高效的算法构建块，支持快速的模型探索和参数调整，保证了分析的准确性和高效性。

• 数据多样性：支持将不同类型的数据（如结构化数据和非结构化数据）结合起来，帮助用户从更多的数据维度获取有价值的洞察。

• 兼容性强：通过ONNX模型交换标准，SAS提高了不同深度学习框架之间的兼容性，简化了模型的迁移过程。

应用场景：

1. 金融行业：SAS的机器学习和深度学习功能可以用于风险管理、欺诈检测和客户行为分析，帮助金融机构更好地理解客户需求、优化风险控制和提高业务效率。

2. 医疗健康：在医疗健康领域，SAS可以用于预测疾病风险、分析患者数据和优化治疗方案。其深度学习功能支持对医疗影像数据的分析，有助于提高诊断准确性和治疗效果。

3. 零售和消费品：零售行业可以利用SAS的分析能力进行市场趋势预测、客户细分和供应链优化。通过对客户行为的深入分析，零售商可以提供更个性化的产品推荐和促销策略。

4. 制造业：SAS帮助制造企业优化生产流程、预测设备故障和提升产品质量。通过对生产数据的分析，制造商可以实现智能制造，降低生产成本和提高生产效率。

5. 政府部门：政府机构可以利用SAS进行公共安全分析、政策评估和社会服务优化。通过分析大数据，政府能够制定更有效的政策和提高公共服务的质量。

"SAS Visual Data Mining And Machine Learning"如何使用？

1. 注册和登录：访问SAS官网，注册并登录到SAS Viya平台。

2. 数据导入：将您的数据集导入SAS平台，支持多种数据格式的导入。

3. 模型构建：利用集成的机器学习和深度学习功能构建和训练模型。可以选择自动化建模选项，也可以根据需求自定义模型参数。

4. 分析和优化：通过丰富的分析工具和高效的计算性能，探索不同的模型方案，进行优化调整。

5. 报告生成：使用自然语言生成功能生成项目总结和洞察报告，方便团队成员快速理解分析结果。

6. 模型部署：将经过训练和优化的模型部署到生产环境中，进行实际应用。

常见问题：

1. SAS Viya平台的主要优势是什么？

   SAS Viya平台提供了一个集成的分析环境，支持从数据管理到模型部署的全流程操作，提升了分析的效率和一致性。

2. 如何在SAS中使用Python进行深度学习？

   用户可以通过SAS Deep Learning with Python（DLPy）在Jupyter笔记本中使用Python进行深度学习操作，包括计算机视觉、自然语言处理等任务。

3. SAS是否支持多种数据类型的分析？

   是的，SAS支持将结构化数据和非结构化数据相结合，提供全面的数据分析能力。

4. 如何将模型从一个框架迁移到另一个框架？

   SAS支持Open Neural Network Exchange（ONNX），方便在不同深度学习框架之间迁移模型，提高了模型的兼容性。

5. SAS的自动化建模功能如何提升效率？

   自动化建模功能可以自动生成模型洞察和项目总结，减少了手动建模的时间，并使复杂的分析结果更易于理解和应用。