SAS Visual Statistics Bewertungen & Produktdetails

Die Verarbeitung großer Datensätze ist viel schneller als die traditionelle, festplattenbasierte Verarbeitung, da die Berechnungen im Speicher (RAM) durchgeführt werden. Es unterstützt auch fortgeschrittene Analysen wie Regression, Entscheidungsbäume, Clustering und maschinelle Lernalgorithmen. Wir haben ein Regressionsmodell entwickelt, um Kreditnehmer, die in Verzug geraten, durch die Analyse von Bürodaten zu identifizieren. Es ist einfach zu bedienen für erfahrene Benutzer und bietet auch guten Kundensupport. Es kann auch leicht mit SAS Visual Analytics und SAS Enterprise Miner integriert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der einzige Nachteil, den ich erwähnen möchte, sind die hohen Lizenzkosten und die Infrastrukturanforderungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Grafische Darstellungen und statistische Analysen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Viele Kosten. Niemand kann es aufgrund der Kosten kaufen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verfügbarkeit von automatisierten Analysen.

Kosteneffizienz des Produkts.

Zuverlässige Prognose- und Berichtswerkzeuge.

Erweiterte Modellbereitstellungstechnologie.

Kundenbetreuungs- und Unterstützungsdienste sind verfügbar und proaktiv.

Benutzerfreundlichkeit, da das Produkt keine Schulung erfordert.

Verfügbarkeit von Drag-and-Drop-Funktionen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ehrlich gesagt hat das Produkt keine bemerkenswerten Mängel, ich empfehle es sehr. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

SAS-In-Memory-Statistiken sind nützlich, um die Menge des von SAS-Programmen und -Datensätzen verwendeten Speichers zu verfolgen. Es wird auch verwendet, um Speicherlecks zu identifizieren und bei der Fehlersuche bei Leistungsproblemen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal ist es schwierig, die Ausgabe von SAS in Speicherstatistiken zu interpretieren. Es ist auch manchmal schwierig, die Ursache von Speicherproblemen zu identifizieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einer der Aspekte, die ich an SAS Visual Statistics liebe, ist seine nahtlose Integration mit anderen SAS-Produkten. Die Fähigkeit, die Leistungsfähigkeit von SAS Visual Analytics und SAS Enterprise Miner in Verbindung mit Visual Statistics zu nutzen, schafft ein umfassendes Ökosystem für eine durchgängige Datenanalyse. Diese Integration ermöglicht einen ganzheitlicheren Ansatz zur Gewinnung von Erkenntnissen und zur datenbasierten Entscheidungsfindung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einer der Nachteile von SAS Visual Statistics ist das potenzielle Vendor-Lock-in. Da es Teil des SAS-Ökosystems ist, können Organisationen, die stark auf SAS-Produkte angewiesen sind, vor Herausforderungen stehen, wenn sie eine Migration zu alternativen Lösungen in Betracht ziehen. Diese Einschränkung kann die Flexibilität einschränken und die Bandbreite der verfügbaren Optionen begrenzen, insbesondere wenn Interoperabilität mit verschiedenen Plattformen oder Datenquellen erforderlich ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach, die Daten, insbesondere Zahlen, zu verstehen, um vorherzusagen und zu prognostizieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Lernen könnte schwierig sein, wenn man nicht bereits Erfahrung mit SAS-Tools hat. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist ein großartiges Werkzeug, um ein Modell zu erstellen, selbst für Personen ohne Informatikhintergrund. Es hat eine benutzerfreundliche Oberfläche und ist für jedermann gemacht. Es ist ein ausgezeichnetes Werkzeug für schnelles Modellieren. Ohne umfangreiche Programmierung können wir Modell-AUC-Vergleichsberichte und Diagramme aus der Benutzeroberfläche generieren. Kurz gesagt, es ist ein großartiges Werkzeug für schnelles Modellieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat einen begrenzten Umfang, da es keine schiefen Daten verarbeiten kann, und der Backend-Prozess sowie die internen Berechnungen sind unklar, wodurch es nicht sehr nützlich ist, wenn eine komplexe Lösung entwickelt wird. Es hat minimale Datenbereinigungs- und Visualisierungsfähigkeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Cloud-Speicher mit diesem können wir Programme schneller ausführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts, hauptsächlich ist es auf eine einzelne Maschine beschränkt, nicht für LASR, HPA. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Eine breite Palette von Werkzeugen für Datenvisualisierung und Entscheidungsfindung steht dem Benutzer zur Verfügung. Die Berichterstattung von Daten ist einfach und klar. Die Integration ist einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Häufigkeit der Fehlerbehebung könnte geringer sein. Die Anpassungsmöglichkeiten könnten besser sein. Am Preis könnte gearbeitet werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

SAS Visual Statistics hilft, interaktive prädiktive Modelle mit Daten aus der Einzelhandelsbranche zu erstellen und sie mit meinen Teammitgliedern zu teilen, um sie mit minimalem Wissen über maschinelles Lernen zu nutzen. Ich kann Live-Daten aus Live-Systemen sammeln und die Daten in Modelle zur Vorhersage einspeisen. Das Modell kann schnell Ausreißer und problematische Datenpunkte identifizieren, was zur Verbesserung der Modellleistung beitragen könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

SAS Visual Statistics ist kein Open-Source-Tool, das seine Fähigkeiten einschränkt. Ich muss oft eine Idee ablehnen, da ich meinen Ansatz nicht in Einklang bringen kann, weil ich die Berechnungen hinter dem Modellierungsprozess nicht verstehe. Im Zeitalter der erklärbaren KI werden Werkzeuge wie SAS Visual Statistics notwendige Änderungen vornehmen müssen, um sich an die sich ändernden Anforderungen der Nutzer anzupassen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.