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SAS Visual Statistics gibt Anwendern intuitive und visuell aufbereitete Prognosen an die Hand

Leistungsstarke, interaktive In-Memory-Software ermöglicht prädiktive und explorative Datenanalyse
(PM) Heidelberg, 05.05.2014 - SAS, einer der weltgrößten Softwarehersteller, bringt mit SAS Visual Statistics eine neue Lösung für prädiktive Analyse auf den Markt. Die interaktive Drag-and-Drop-Umgebung von SAS Visual Statistics ermöglicht eine schnelle Erstellung von Vorhersagemodellen und eine visuelle Aufbereitung der Ergebnisse. Die SAS eigene In-Memory-Architektur bildet dabei die Grundlage dafür, dass Daten nur einmal geladen werden müssen und für wiederkehrende Analysen herangezogen werden können.

SAS Visual Statistics ist ab Juli 2014 verfügbar und erlaubt es Statistikern sowie Data Scientists, Analysen für komplexe Daten jeder Größe über die bewährte grafische Oberfläche von SAS Visual Analytics zu fahren. Mit der neuen Lösung können Anwender sehr schnell Beziehungen zwischen Variablen entdecken und diejenigen bestimmen, die Einfluss auf Ergebnisse haben.

Für das gemeinsame Arbeiten von Teams lassen sich prädiktive Modelle für sehr große Mengen unterschiedlichster Daten von mehreren Anwendern parallel erstellen und anpassen. Dafür kommen verschiedene analytische Methoden wie Regression und Schätzung, Klassifikation oder Clustering zum Einsatz.

SAS Visual Statistics bildet die Grundlage für eine breite Anwendung von Advanced-Analytics-Funktionen, beispielsweise in Form von Modellentwicklung, Bewertung oder Scoring. „Data Scientists können auf diese Weise sehr schnell diejenigen Variablen ausmachen, die für prädiktive Analysen entscheidend sind, und interaktiv Ausreißer und Abweichungen in den Daten aufdecken – und das mit einem einzigen Mausklick“, erklärt Wayne Thompson, Chief Data Scientist bei SAS.

In-Memory-Analytics in Hochgeschwindigkeit erhöht zudem die Produktivität. Einzelanwender, aber auch ganze Teams sehen sofort, welche Auswirkungen es hat, wenn sie Modelleinstellungen ändern, zum Beispiel neue Variablen hinzufügen oder Ausreißer entfernen. Ganz einfach lassen sich gleichzeitig Modelle für verschiedene Variablen, Gruppen oder Segmente erstellen, um unterschiedliche Ergebnisse durchzuspielen.

Die SAS Lösung ist nicht nur geeignet für die Big-Data-Analyse in großen Unternehmen, sondern auch für die Datenanalyse in einzelnen Abteilungen oder mittelständischen Unternehmen. SAS Visual Statistics bedient eine Vielzahl an Plattformen, darunter Datenbank-Appliances von Pivotal und Teradata, Hadoop-Umgebungen von Cloudera und Hortonworks oder Abteilungsserver – und ist damit flexibel und für den Einsatz in nahezu jeder IT-Architektur geeignet.

Weitere Informationen zu SAS In-Memory Analytics unter: www.sas.com/offices/europe/germany/software/high-performance-computing/in-memory.html .

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