SAS、予測モデル開発のスピードと正確性の向上図れる製品を提供

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SAS、予測モデル開発のスピードと正確性の向上図れる製品を提供


掲載日:2014/08/27


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 SAS Institute Japan株式会社(SAS)は、予測モデル開発のスピードと正確性の向上を図れる「SAS Visual Statistics」の提供を開始した。

 「SAS Visual Statistics」では、複数の利用者が、ビッグデータ上の様々なデータで、回帰・分類・クラスタリングなどの予測モデルの構築・変更を行なえる。分析結果をビジュアルに表現でき、変数間の関係性を容易に発見できることで、結果に好影響を与える要因を素早く特定できる。データ・サイエンティストや統計専門家が、DBマーケティングでのセグメンテーションやターゲティング、モデルのプロトタイプ開発、分析結果をビジュアルに表現する統計解析などで利用でき、生産性の向上を図れる。

 「SAS Visual Analytics」と共通のビジュアライゼーション・インターフェースとインメモリ分散並列処理機能(SAS LASR Analytic Server)の組み合わせで、大量で複雑なデータに対する予測モデルを即座に実行できる。インメモリ・アナリティクス・エンジンは、ビッグデータをシステムのメモリに保持して、ディスク・ストレージから非効率なデータロードを可能な限り削減するため、複数回、同じデータを読む特性を備えた予測モデル開発に適している。

 数千の説明変数から予測ドライバを迅速に特定できるほか、「SAS Visual Analytics」と統合することで、外れ値と不一致をインタラクティブに探索できる。線形回帰・一般化線形モデル・ロジスティック回帰・分類木などの統計手法を使用して予測モデルを作成できる。より詳細に現状を分析するため、k-平均法を使用して、セグメントをビジュアルに探索し評価できる。

 購買パターンごと、または顧客セグメントごとに、データやモデルの再作成不要で、複数モデルの作成と結果の処理を同時に行なえる。インメモリ・アナリティクス処理で、モデルを素早く作成でき、新しい変数の追加や外れ値の除去などの変更の影響を迅速に確認できる。また、1つまたは複数のモデルのリフトチャートやROCチャートなど、モデルの比較チャートを作成できるほか、Hadoop分散ファイルシステム(Cloudera/Hortonworksディストリビューション)やTeradata/Pivotal DBをサポートする。


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