SAS 数据分析如何改进预测

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seoexpertshagor
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SAS 数据分析如何改进预测

Post by seoexpertshagor »

当我问在任何行业工作的公司代表他们希望 SAS 数据分析为他们做什么时,他们往往会告诉你同样的事情——预测消费者需求的能力。 不难理解为什么。 无论是零售行业日益激烈的竞争,还是对基于价值的医疗保健的需求,预测未来几年行业趋势的能力都至关重要。在许多其他好处中,它支持更有效的资源分配。 然而,这引出了另一个问题。大多数组织已经使用预测模型来预测行业趋势——SAS 数据分析平台(如 SAS Viya)​​可以做什么他们当前的模型尚未做的事情? 区别在于机器学习。我过去已经讨论过机器学习,但它对数据分析平台的影响令人印象深刻。原因之一是结果。该技术使 SAS 数据分析模型能够更有效地运行并为分析师提供更好的结果。

在这篇文章中我将解释 SAS 数据分析如何将预测提升到另一个层次我还讨论了当前预测模型的问题以及 SAS 平台如何解决这个问题。 当前预测模型的问题 传统的预 贝宁电话号码列表 测模型,如 Excel 和企业资源规划 (ERP) 系统,是预测模型的标准。 这些系统通过分析大量数据来创建未来几年行业发展方向的图景。它简单、有效,并且已经使用了好几年。 所以有什么问题? 嗯,传统预测模型的致命缺陷在于它们的运作方式。大多数传统预测模型假设未来市场的运作方式与现在相同——几乎没有变化。您可以看到问题出在哪里,因为没有哪个行业是在真空中运作的。 正如大流行所表明的那样,行业可以根据不可预见的发展进行扩张、收缩或完全转型。

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一个问题可能是数据源的使用有限传统的预测模型无法使用组织内部数据源之外的数据源。这就是 SAS 分析为用户提供巨大优势的地方。 SAS 数据分析在预测方面的作用 SAS 数据分析执行比传统预测模型更深入、更全面的分析,以提供准确的结果。 SAS 模型和传统模型之间的主要区别在于机器学习。机器学习算法可以结合额外的内部和外部信息源,以做出更准确、数据驱动的预测。 得益于机器学习,SAS 数据模型提供了比其前身更准确的读数。 与大多数预测模型不同,机器学习可以进化并变得更加复杂,因为您也可以向它们提供更多数据。如果您有面向业务的思维,这意味着您的 SAS 数据分析模型的投资回报率更高。
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