- 高度なデータ補完機能により欠損値があっても高精度な予測が可能
- 構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを活用した分析を実現
- 冗長な行列排除により短時間での分析が可能
データの構造化・非構造化を問わず、あらゆるデータを活用した分析・予測を実現するシステムです。従来よりも回数の多い反復実行により、高精度での予測を実現しています。
2023年06月26日 最終更新
製品概要
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | 対象売上規模 | 全ての規模に対応 |
|---|---|---|---|
| 提供形態 | オンプレミス | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
製品概要
あらゆるデータを活用した正確な予測をわずか数秒～数分で得られるシステム
SAS High-Performance Data Miningとは
あらゆるデータを用いた高速・高精度の分析を実現するシステムです。テキスト・行列データなどデータの構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを用いた分析を行います。スピーディーな意思決定や極めて難しいビジネス上の課題解決に活用でき、競争優位性の獲得を実現可能です。
SAS High-Performance Data Miningでできること
【変数の削減処理・統計出力】
VARステートメントによる変数指定の統計出力や、CLASSステートメントによるグルーピングされた統計量の算出など、多彩な形で統計の出力が可能です。単純な行列データは、冗長な行列を排除し分かりやすいデータを出力します。
【自動標準化】
入力した値やターゲットとなる変数を自動的に標準化し、分かりやすいデータとして整備できます。
【活性化関数を用いた処理】
非表示・出力するデータを、活性化関数を用いて正確に分類します。
【ランダムフォレスト】
ランダムフォレストの機能を内包しており、複数の決定木を平行に学習してターゲットを予測できます。ノード分岐のための変数はランダムに選択していく仕組みで、非構造化のテキストデータ入力にも対応するため、高精度な予測を実現します。
【ベイジアンネットワーク】
ベイジアンネットワークによる分析が可能で、複数ノード間の依存関係を可視化します。対応するベイジアンネットワークはナイーブ、TAN、BAN、親子ベイジアン・ネットワーク、マルコフ・ブランケットなど多数です。
【クラスタリング】
1つ、または複数の変数から算出された距離に基づいたクラスター分析を実行します。
【データ要約】
大規模な統計であっても迅速に処理し、探索・集計を行ってデータを要約します。平均や最小・最大、分散や中心的傾向の指標を算出可能です。
【相関分析】
行・列で構成されたビッグデータを解析し、相関関係の分析・計算ができます。
【サンプリング】
シンプル・ランダムサンプリングや、層別・オーバー・アンダーサンプリングを実行します。またサンプリング後、出力データのセットやパフォーマンステーブル、度数分布表をそれぞれ作成します。
【データの補完】
指定された値を用いて、高精度な数値変数補完を実行します。欠損値が存在する場合、平均値・疑似中央値または最小～最大値間のランダムな値で置き換えが可能です。
SAS High-Performance Data Miningで解決する課題
【分析処理にかかる時間を短くしたい】
本システムのハイパフォーマンスなデータ処理により、分析処理にかかる時間を大幅に短縮できます。精度も高いため、データをもとにしたビジネスの意思決定を実現可能です。
【精度の高い意思決定を実現したい】
本システムのデータマイニングは一部のデータをサンプリングするのではなく、構造化・非構造化にかかわらずすべてのデータを参照し、多くの変数を用いた分析を行います。より多くの回数の反復実行が可能なため、高精度での意思決定の実現をサポートします。
【テキストデータを用いた予測を強化したい】
本システムではハイパフォーマンスなテキストマイニングが可能なため、テキストデータの中から隠れた相関性を見つけ出し、ビジネスに活用できるレベルの予測強化を実現します。
仕様・動作環境
SAS High-Performance Data Miningの仕様、動作環境
| 機能・仕様 |
|---|
| 主な機能 | ハイパフォーマンス・ニューラル・ネットワーク ハイパフォーマンス・ランダムフォレスト ハイパフォーマンス変数削減 ハイパフォーマンス・ベイジアン・ネットワーク ハイパフォーマンス･クラスタリング ハイパフォーマンス・データ要約 ハイパフォーマンス相関分析 ハイパフォーマンス・ビニング処理 ハイパフォーマンス・データ補完 ハイパフォーマンス・サポート・ベクター・マシン |
|---|
価格・料金プラン
価格・料金プランの詳細はお問い合わせください。
レビュー
企業情報
| 会社名 | SAS Institute Japan株式会社 |
|---|---|
| 住所 | 106-6111 東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー 11階 |
| 設立年月 | 1985年10月3日 |
| 従業員数 | 210名 （2009年12月現在） |
| 資本金 | 1億円 |
| 事業内容 | ■ 戦略的情報基盤 ・データ統合 Data Integration ・分析・予測 Analytics ・レポーティング Reporting ■ 業務別ソリューション ・顧客管理・マーケティング分析 SAS Customer Intelligence ・経営管理・管理会計 SAS Financial Intelligence ・マーチャンダイジング SAS Merchandise Intelligence ・リスク管理 SAS Risk Intelligence ・サプライチェーン最適化 SAS Supply Chain Intelligence ■ 業種別ソリューション ・自動車 ・通信 ・金融サービス ・医療保険 ・娯楽 ・ライフサイエンス ・メディア ・銀行 ・エネルギー／公共事業 ・官公庁／教育機関 ・ヘルスケア ・保険 ・製造 ・流通／小売 |
| 代表者名 | 吉田 仁志 |
データマイニングツール
データマイニングツールとは？
データマイニングは、大量のデータの中から有益な傾向やパターンを見つけ出す分析ツールです。統計学を応用し、顧客の購買行動から相関関係・因果関係の抽出、あるいはクラスター分析による新しい顧客セグメントの発見、また、回帰分析による将来の予測などに利用します。ビッグデータ時代になり、データの収集・保存などのコストが低下したことにより、データを活用することの重要性が高まっています。データ分析力、データ活用力が企業の競争力に直結しています。
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『SAS High-Performance Data Mining』とよく比較されているデータマイニング
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