
SAS被Gartner誉为2014高级分析平台领导者
3月18日,在Gartner最新发布的《高级分析平台魔力象限(Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms)》调查报告中,商业分析软件与服务供应商SAS公司以其产品在高级分析领域出色的执行力和宏观远见被评为该领域领导者。
“高级分析是SAS维持38年优秀客户服务品质的根基,”SAS高级副总裁兼首席营销官Jim Davis认为,“我们不仅仅提供数据挖掘、描述性分析和预测分析,也涵盖了优化、预测、文本分析、模拟等诸多功能。我们相信SAS在高级分析领域各项指标上都是同行中的佼佼者。”
通过提供最全面的高级分析工具,SAS帮助企业获取有据可循的商业决策,衡量关键增长点。SAS高级分析有助于揭示利益最大化和最佳的商业机遇、明察风险、深入了解客户需求,以及做出推动企业成功的精准预测。
SAS分析产品组合包括了创新的的内存分析技术,创造满足处理大数据和其它复合环境所需的的高性能运行条件。SAS持续拓展新兴分析技术,包括增加对Hadoop大数据架构、云计算部署和R语言的支持。在Hadoop生态圈迅速成熟的背景下,2014年SAS将提供基于SAS内存分析技术,并适用于开源框架Hadoop的交互式分析编程环境的SAS In-Memory Statistics for Hadoop,为大数据分析提供更有力的工具。
SAS高级分析还与特定行业或者特定任务的专业知识相结合,打造众多水平或垂直行业分析应用的基础,包括了风险管理、反欺诈、客户智能、零售和基于其他行业特性的解决方案。基于趋势变化和行业需求而进行的技术开发与演进也得到了市场的热烈反响。2013年,行业解决方案成为SAS业务增长主力之一。
“每一项SAS产品特性都与客户分析成熟度、商业问题、技术能力和部署偏好紧紧挂钩。SAS的优势在于:客户只需选择自己切实所需的功能去创造更多盈利、更高产量和实现商业成功,”Davis先生表示,“我们的客户希望从SAS得到的不只是模型开发而已。模型需要在商业进程中实现精准、快速且轻松的部署,而SAS产品完整地覆盖了整个分析生命周期。”
SAS公司大中华区总裁吴辅世先生补充道:“SAS高级分析技术在银行业、保险业、政府等多个行业应用广泛,多年来在该领域领跑全球。我们的领先之处在于,我们将销售收入的25%投入研发,为商业分析技术创新注入源源不断的活力。随着大数据的蓬勃发展,各行各业对商业分析的深度和广度提出了越来越高的要求。作为全球500强背后的管理大师,SAS也将着眼企业需求,帮助更多企业从数据中获取卓越洞察,实现业绩突破。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10