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1、Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. SASSAS产品及解决方案简介 Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. SAS研究所，1976年成立， 总部美国北卡罗来纳州卡瑞市 全球商业分析软件和解决方案提供商 全球最大私有软件公司 (14000多人) SAS中国（1989年、400多人）： - 北京、上海、广州三个全资分公司 - 北京 全球研发中心 （2004） 38年业务持续增长，每年25%的研发投入。 全球员工 7% 增长。 业务领域遍及金融、电信、政
2、府、互联网企业、制造、 能源、交通、环保、制药等各个行业。 SAS 行业解决方案已在全球超过40,000家的企业中 使用，其中包括全球财富100中98的公司，全球 500强90%以上的企业。 “世界500强背后的管理大师” SAS 公司 Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. 企业级数据分析架构SAS企业级商业分析框架 SAS 企业级商业分析框架 SAS行业应用解决方案 SAS银行业解决方案 SAS保险业解决方案 SAS电信业解决方案 SAS制造业解决方案 SAS High-Performance Statistics S
3、AS High-Performance Data Mining SAS High-Performance Text Mining SAS High-Performance Forecasting SAS High-Performance Optimization SAS Analytics Pro SAS/Access Interface SAS Enterprise Miner SAS Text Miner SAS Data Load for Hadoop SAS Grid Manager (for Hadoop) SAS Visual Analytics SAS High Performa
4、nce Analytics Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. 开放式元数据体系结构 SAS 元数据储存库:说明企业数据 资源的相关元数据对象的集合 SAS 元数据服务器:使元数据从一 个或多个 SAS 元数据储存库中 “浮出”。 SAS 开放式元数据接口和SAS Java 元数据接口:与“SAS 元数据 服务器”交互作用的应用程序编程 接口 (API) SAS 元数据模型:定义存储在元数 据储存库中的信息，以满足企业的 各种需求 数据访问 SAS系统可以从任意一种文件，包 括变长记录、二进制文件、自由格 式数据甚至从
5、数据混乱或丢失数 据的文件当中，读取任意格式的数 据。 SAS XML 引擎可导入和导出多种 多样的 XML 文档。 可以应用SAS系统任何一个或全部 数据访问接口SAS/ACCESS，扩 展Base SAS软件的数据访问能力, 该接口提供了与领先数据库管理系 统的直接接口。 数据管理 可以分类和合并多种数据源，帮助 您最大限度地提高数据处理效率 支持结构化查询语言(SQL) 支持SPDE技术，SPDE是 SAS LIBNAME 引擎，它通过使用多个 CPU 提供并行 I/O 来读取 SAS 数 据并快速将数据传递给应用程序。 数据分析和数据表现 提供了强大的数据分析工具。它可 以建立分析，精
6、确地汇总您的数据， 如频度统计和交叉报表。 可以使用Base SAS软件完成大量、 详细的统计计算，包括平均值、求 和、方差、标准偏差等。计算关联、 聚类 、多路交叉报表及推理统计。 还可以通过其它专用模块（如 SAS/STAT，SAS/OR，SAS/QC， SAS/ETS），扩展Base SAS软件 的分析功能。 可以制作从一个数据集的简单列表， 到自定义、包括各种复杂关系的各 种报表并打印输出。 该模块为SAS系统核心、基础软件，包含第四代编程语言，可处理数据控制、信息存储和检索、 统计分析和报表编写。 BASE SAS Copyright 2014, SAS Institute Inc.
7、 All rights reserved. SAS统计分析模块，覆盖了所有数理统计分析方法。 方差分析 均衡与非均衡分析 多元方差分析与反复 测量 线性与非线性混合模 型 回归 采用包括逐步回归在 内的9种模型选择技术 的最小二乘回归 诊断度量方法 稳健回归 Loess回归 非线性回归与二元响 应曲面模型 偏最小二乘法 属性数据分析 列联表与关联度量 对数回归与对数线性 模型 广义线性模型 生物测定分析 广义估计方程 加权最小二乘回归 多变量分析 因子分析 主成分 典型相关与判别分析 路径分析 结构方程 生存分析 生存分布比较 加速失败时间模型 比例风险模型 心理检测分析 多维标度法 带变量转
8、换的联合分析 对应分析 聚类分析 多元数据或距离数据的层 叠聚类 大型数据组的离散聚类 非参数聚类 非参数分析 非参数方差分析 Kruskal-Wallis Wilcoxon Mann-Whitney与Friedman 测试 针对均衡或非均衡、单因 素或两因素设计的检验 调查资料分析 样本选择 描述统计学与T校验 线性与对数回归 频数表分析 SAS/STAT Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. SAS图形处理输出引擎，提供数据分析结果的多种图形方式进行两维或三维呈现。直方图、 饼图、星型图、散点图、曲线图、柱图、等高线
9、图、地图等类型 SAS/GRAPH Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. SAS外部数据访问模块，提供了多种数据源的直接、透明访问。 关系型数据库系统 SAS/ACESS Interface to DB2 SAS/ACCESS Interface to Hadoop SAS/ACCESS Interface to ODBC SAS/ACCESS Interface to OLE-DB SAS/ACCESS Interface to Oracle SAS/ACCESS Interface to SQL Server SAS
10、/ACCESS Interface to Sybase SAS/ACCESS Interface to Teradata SAS/ACCESS Interface to MySQL 非关系型数据库系统 SAS/ACCESS Interface to ADABAS SAS/ACCESS Interface to CA-IDMS SAS/ACCESS Interface to IMS SAS/ACCESS Interface to PC Files SAS/ACCESS Interface to System 2000 SAS/ACCESS Interface to R/3 SAS/ACCESS
11、Interface to SAP BW 企业应用系统 SAS Data Surveyor for Oracle Applications SAS Data Surveyor for PeopleSoft SAS Data Surveyor for SAP SAS Data Surveyor for Siebel SAS/Access Interface to Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. 基于流程的数据处理、业务分析、报表展现，适用于各级用户的自助式智能分析终端。 SAS分析工具中的“瑞士军刀” 通过友好的交互式
12、分析界面向用户提供SAS后 台强大的数据处理与分析功能 减少IT人员工作量 简单连接到各种企业数据源 快速适应满足企业日益变化的需求 方便的图形化任务、过程流图 强大的OLAP分析器 支持存储过程创建 在企业内发布分析结果 目标用户 统计分析人员 业务分析人员 SAS 编程人员 报表开发人员 SAS Enterprise Guide 能够与其它的SAS组件协同工作，允许以前孤立的工作 组以新的方式协同工作，从而改进决策的制订并超越传统商业智能能力的限制。 SAS ENTERPRISE GUIDE Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights res
13、erved. SAS 企业级数据挖掘集成环境 支持整个数据挖掘过程的完备工具集； 易用的图形界面，适合不同类型的用户快 速建模； 强大的模型管理和评估功能； 快速便捷的模型发布机制, 促进业务闭环 形成。 SAS ENTERPRISE MINER Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. 支持的主要算法 （最新的优秀算法通常在90天内添加到数据挖掘产品中） 预测性模型-分类 判别分析 概率回归 对数回归 决策树模型 神经元网络模型 (MLP/RBF) 预测性模型-数值 线性回归 非线性回归 决策树模型 神经元网络模型 (ML
14、P/RBF) 聚类 K均值法 SOM/KOHONEN神经 网络 系统聚类法 关联分析 关联模式 序列模式 链接分析 相似时间序列 时间序列预测 ARIMA模型 FORECAST过程 X11过程等 SAS/EM的其它算法 基于记忆的推理 两阶段模型 基于主成分分析的神经 元网络 模型组装 新增算法，如SVM, PATH, ARBOR等 SAS/STAT的其它算法 相关性分析 方差分析 因子分析 非参数统计分析等 用户自定义算法 用户自定义算法 SAS Code节点 C/Fortran SAS ENTERPRISE MINER Copyright 2014, SAS Institute Inc.
15、All rights reserved. SAS数据挖掘项目 实施方法论 考察业务情况 提出业务问题 考察数据可用性 制定业务计划 预备需求 哪些方面需要决持支 持 交付物 明确的业务问题 业务改善计划 评估数据环境 评估企业可操作性 评估IT环境 选择软硬件环境 规划实施体系结构 预备需求 业务问题 挖掘目标变量 交付物 项目实施计划 创建数据挖掘环境 检查和校验数据 准备数据 预备需求 确认业务问题 挖掘目标变量 交付物 数据挖掘变量列表 数据集 预备需求 业务问题 挖掘目标变量 数据挖掘变量列表 准备好的数据 交付物 数据挖掘模型 提升图 SEMMA SAS 数据挖掘方法论 SAS ENTERPRISE MINER Copyright 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved. SEMMA SAS数据挖掘方法论 数据挖掘的开端，减少数据 处理量，凸现规律特征 常常需要将数据分为训练、 测试和验证数据集 可以使用加权抽样对小概率 事件建模 生成更适合挖掘的数据集 过滤不需要的记录 缺失值的填充 派生新的变量 更好地了解您的数据 关注数据质量问题 观察众多因素之间的相关性 应用可视化工具 洞察数据分布模式 发现异常值 是否有
