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SAS?可視化數據挖掘和機器學習
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SAS?可視化數據挖掘和機器學習
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產品介紹
解決最復雜的分析問題所需的一切,單一、集成、協作的數據挖掘解決方案
借助全面的可視化和編程界面,支持端到端數據挖掘和機器學習過程。通過簡單、強大和自動化的方法,助力所有技能水平的分析團隊成員處理分析生命周期中的所有任務。 從數據管理到模型開發和部署,每個人都在同一個集成環境中工作: 1、利用自動化洞察輕松解決復雜的分析問題。 2、為用戶提供語言選項。 3、快速探索多種方法以找到最佳解決方案。 4、提高分析團隊的生產率。 5、減少數據和決策之間的延遲。
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公司名稱
賽仕軟件(北京)有限公司
員工人數
201-500人
融資輪次
未融資
公司地址
北京市-北京市
成立時間
2006
官方網址
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共5張
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產品功能
交互式編程
人工監督的智能自動化
自然語言生成
內存分析處理
模型開發
分析數據
整合式文字分析
模型評估
模型評分
內存引擎
交互式編程
整個分析生命周期過程的可視化界面。 拖放式交互界面,無需編碼,但也可以選擇編碼。 支持在管道中的每個節點上自動創建代碼。
人工監督的智能自動化
公共 API 可自動執行眾多復雜的手動建模步驟,構建全面的機器學習模型,其中包括數據整理、特征工程、算法選擇和部署。 自動特征工程節點,用于自動清理、轉換和選擇模型特征。
自然語言生成
以簡單的語言查看結果,便于理解報告,包括模型評估和可解釋性。
內存分析處理
針對大型數據集的分布式、在內存中進行處理的復雜分析計算可提供延遲率低的答案。 將分析任務鏈接在一起,行程一個單一的內存作業,無需重新加載數據或將中間結果寫到磁盤上。
生成對抗網絡
技術包括用于圖像數據的 StyleGans 和用于表格數據的 GaN。 為深度學習模型生成合成數據。
半監督學習算法
高度分布式和多線程。 返回未標記數據表和標記數據表的預測標簽。
貝葉斯網絡
學習不同的貝葉斯網絡結構,包括樸素、樹型樸素 (TAN)、貝葉斯網絡增強樸素 (BAN)、因果貝葉斯網絡和馬爾可夫毯。 通過獨立性測試執行有效的變量選擇
因式分解機
支持基于用戶 ID 和項目評級的稀疏矩陣的推薦系統開發。 能夠應用完整的成對交互張量分解。 包含其他分類和數字輸入功能,可實現更準確的模型
支持向量機
為二值型目標標簽建模。 支持線性和多項式內核進行模型訓練。 能夠包含連續和分類的輸入/輸出功能。
神經網絡
自動智能調整參數集以識別最佳模型。 支持計數數據建模。 大多數神經網絡參數的智能默認值。 能夠自定義神經網絡架構和權重。
決策林
實現決策樹的自動化集成,以預測單個目標。 獨立訓練運行自動化分布。 支持模型參數的智能自動調整
強化學習
包括擬合 Q 網絡 (FQN) 和深度 Q 網絡 (DQN) 在內的技術。 FQN 可以在預先收集的數據點上訓練模型,而無需與環境進行通信
基數分析
針對輸入數據源的大規模數據分析。 針對變量測量和角色的智能推薦。
抽樣
支持隨機和分層抽樣,對小概率事件進行過度抽樣以及對抽樣記錄進行指示符變量處理
整合式文字分析
支持 33 種本地語言的開箱即用
模型評估
自動計算有監督學習模型的性能統計量。 生成間隔和分類目標的輸出統計信息。 為間隔和分類目標創建提升表。 為分類目標創建 ROC 表
模型評分
自動生成用于模型評分的 SAS DATA 步代碼。 將評分邏輯應用于訓練、預留數據和新數據
內存引擎
CAS(SAS 云分析服務)在內存中執行處理,并在集群節點之間分配處理。 將用戶請求(用程序語言表示)轉換成含有所需參數的操作,在分布式環境中進行處理。
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項目
當前產品評分
同類產品均分
綜合
- -
2.2
功能滿意度
5.0
1.9
性價比
5.0
1.9
易用性
5.0
1.9
售后服務
4.0
1.4
分數人員分布
0 人
0 人
0 人
2 人
0 人
行業
團隊規模
星級
重置
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