Leo Yeh's Blog

SAS 自主分析 (1)

基本介紹

教學目標

初步了解 SAS 自主性分析之視覺化探勘。

重點概念

SAS Visual Analytics 提供使用者進行自主性分析的能力,主要有三大應用,分別為彙整清單、多維視覺和視覺化探勘。其特點主要透過更智慧的解決方案協助企業分析者和非技術使用者進行視覺化探勘,更進一步將多個報表統一建立至多維度儀表板進行更強大的整合分析,最終以最短的時間根據不同使用者角色部署相關多維度儀表板至網站和行動裝置中,此過程我們可以稱為商業視覺化驅動的分析。

因此當使用者探索資料時,通常會需要更多的資料來源,此時使用者可以透過 SAS Data Builder 工具將不同來源的資料進行關聯、建立計算和洐生欄位。然而資料來源現在已經不在僅限於 IT 所管理的企業資料倉儲,再來使用者可以透過 SAS Explorer 針對更多資料來源整合碰撞進行資料探勘,再來透過 SAS Designer 建立多維度儀表版,最後再根據不同的使用者角色以網站或行動裝置以互動方式呈現多維度儀表版,讓使用者做出更明智的決策,也就是所謂自主性分析之視覺化探勘。

最後 SAS Visual Analytics 針對統計運算除了會載入至 SAS LASR Analytic Server 的記憶體中處理之外,更能夠以分散式的運算加快處理速度,但是不代表就沒有限制,一般來說總資料量建議不超過總記憶體的 50% ~ 60%,多維度儀表版建議 4 ~ 6 個報表最適當。總結 SAS Visual Analytics 針對銀行擁有許多專業領域的分析經驗,並且能夠針對不同角色提供適當多維度報表內容,然而若企業資料倉儲非以 SAS 為主的話,則必須撰寫 ETL 批次自動更新資料內容,或者使用者手動匯入資料內容進行更新,非常沒有效率,此時就算有完整的視覺探勘功能要在符合企業政策下成功推廣自主性分析將會是一大挑戰。

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