2 概览 SAS 高性能分析产品让企业可以分析大数据, 只需短短几分钟即可产生更准确的洞察 这些高性能分析产品包括 : 统计分析 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学 优化除了各个产品中提供的特定功能, 在这五个产品中还提供了核心的公共过程来帮助您准备和汇总数据 单机或分布式模式 在单机模式下, 高性能建

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1 产品说明书 SAS 高性能分析可以做什么? 借助 SAS 高性能分析产品, 您可以基于庞大复杂的数据开发众多模型 这些产品 - 用于统计 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学和优化 - 基于高度可扩展的分布式内存处理架构 SAS 高性能分析为什么重要? 您可以快速分析大数据, 挖掘出更准确的洞察, 制定及时的决策 让您您构解决业务难题 验证更多想法并评估复杂的场景, 帮助企业把握新机遇, 降低不确定性 SAS 高性能分析为谁而设计? 专为分析人员 ( 包括数据挖掘人员 统计师 数据科学家和业务分析师等 ) 而设计, 他们需要更快更有效地开发分析模型 该产品也为 IT 人员提供了高度可扩展的可靠架构, 方便对分析任务进行管理 SAS 高性能分析产品线 更快速地生成更准确的洞察, 解决您最复杂的业务难题 解决复杂的业务难题需要尖端的高级分析技术, 还需要能够整合大数据源, 包括庞大的文本数据 SAS 提供了五种高性能分析产品, 基于分布式内存处理环境来展开分析运算 让您可以处理前所未有的大数据量, 快速准备和探索数据, 针对多种场景进行建模 以准实时的方式 ( 一般是几分钟, 而非几个小时 ) 为您生成快速准确的洞察 如果您可以将分析工作的时间, 从数天或数小时, 缩短到几分钟甚至几秒, 您就有能力来解答更多的 what-if 问题 您可以快速调优模型并再次运行 在分析中同时使用结构化数据和非结构化数据, 使用更多的变量, 进行更多次的模型迭代 带来的好处 快速自信地抓住新机遇 侦测出未知的风险, 做出正确的选择 SAS 高性能分析产品可以利用所有可用的计算资源, 更快速地进行统计建模和模型筛选, 无论是在单机环境还是分布式计算环境中 您将获得更精细更准确的结果, 为您的企业带来更多的业务机会 利用您全部的数据 ( 包括非结构化数据 ), 采用高级建模技术进行更多次的模型迭代, 帮助您回答最困难的业务问题 通过在全部数据上应用尖端分析技术, 您的洞察更加准确, 从而制定出更好的决策 采用最好的建模技术, 进行更多次的模型迭代 结合结构化数据和文本数据, 揭示之前没有发现的内在关系, 让模型具有更强的预测能力 以前所未有的速度获得洞察, 做出高价值而且需求急迫的决策 缩短分析处理时间, 产生快速的洞察, 改善企业的决策制定 SAS 高性能分析产品提供了卓越的分析速度 让您可以在快速多变的市场环境中, 对众多场景进行评估, 快速侦测, 展开快速优化的行动 利用高可扩展性和可靠的分析基础架构, 对全量数据检测更多的想法和测试多种场景 分析师可以在不受基础架构限制的情况下, 利用内存计算环境去解决最棘手的业务问题 从现在到未来,IT 部门可以高效管理业务需求, 提供更强大的分析处理能力 - 比以往更快 - 从而为您提供更加强大的预测 能力

2 2 概览 SAS 高性能分析产品让企业可以分析大数据, 只需短短几分钟即可产生更准确的洞察 这些高性能分析产品包括 : 统计分析 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学 优化除了各个产品中提供的特定功能, 在这五个产品中还提供了核心的公共过程来帮助您准备和汇总数据 单机或分布式模式 在单机模式下, 高性能建模过程通过充分利用单机所有的 CPU 内核来实现高扩展性 在分布式模式下, 这些过程则能够并发访问数据, 利用所有的 CPU 内核以及所有的可用内存 SAS 高性能统计 借助 SAS 高性能统计, 您可以无比迅捷地建立和运行分析模型 支持的建模方法包括回归 逻辑回归 广义线性模型 线性混合模型 非线性模型和决策树 这些过程提供了模型选择 降维 识别重要变量等常用的分析功能 SAS 高性能数据挖掘 SAS 高性能数据挖掘让您可以分析庞大的多样 化数据, 通过简单的鼠标拖拽, 就可以利用强 SAS 高性能分析产品既可以运行在单机大的描述型 预测性建模和机器学习方法 支上, 也可以通过分布式模式运行在服务器持大量的建模技术, 包括随机森林 支持向量集群上 无论是单机模式还是分布式模机 神经网络 聚类等, 同时提供数据准备 式, 所有的高性能过程都支持多线程处理, 数据探索和模型评分功能 一旦您可以更快地充分利用所有的 CPU 内核 建立更多的模型, 您就可以提出和回答更多的 问题, 并将更多的想法应用到数据挖掘流程在单机模式下, 高性能过程会根据 CPU 中 内核数目来确定并发线程的数量 从根本上来说, 单机模式就意味着在客户端 (SAS 高性能数据挖掘包含了 SAS 高性能统计 ) 采用多线程模式 SAS 高性能文本挖掘 借助于 SAS 高性能文本挖掘, 您可以从庞大的非结构化数据中快速获得洞察, 包括数以百万计的文档 电子邮件 备注 报告文件 社交媒体等 它提供了文本解析 实体抽取 自动抽取词干 同义词侦测 主题发现和奇异值分解 (SVD) 等功能 文本挖掘的结果可用作高性能数据挖掘的输入, 以便提高模型的预测能力 SAS 高性能计量经济 SAS 高性能计量经济建模方法包括线性回归 一元和二元的 logit/probit 模型 随机前沿模型 删失和截断回归 样本选择模型 事件数模型和损失分布模型 其中的部分方法可用于面板数据 它还提供了工具来模拟分布, 包括多元 copula 和复合分布 SAS 高性能优化 高性能优化适用于解决确定线性 混合整数线性和非线性问题 它提供了一系列重要的优化选项, 例如多起点 ( 非线性 ) 分解( 线性 混合整数线性 ) 调优选项( 混合整数线性 ) 和全局 / 局部搜索优化, 可以并行执行, 大大缩短整体的优化时间 在分布式模式下, 分布式计算环境中的多个节点都将参与运算 数据被分布到集群中的每个节点上, 集群的大规模计算能力可用于执行庞大的分析任务 在分布式模式下, 集群中的多台机器可以同时执行分析任务, 在每台机器上又可以并发执行多个线程

3 3 主要特点 SAS 高性能分析产品的核心功能 高性能数据概括 通过一系列并行化的程序, 支持大规模数据的探索和汇 总 在大数据上极快地生成描述统计量, 输出为 SAS 数据集 计算均值 最小值 最大值 极差 分散度和集中度等统 计量, 以及变量的基数 汇总和水平等信息 高性能 DS2 在分布式内存计算环境中, 通过 Base SAS 会话, 可以并 行执行 DS2 代码 您可以控制执行节点的并行化水平以及可用的节点数量 高性能数据挖掘数据库 对于重要的输入数据源, 创建汇总统计信息, 包括 : 汇 总 计数 最小值 最大值 标准差和不对称性测量 高性能相关分析 在大数据 ( 超大的行数和列数 ) 上进行相关分析 高性能抽样 进行高性能简单随机抽样或分层抽样 高性能数据分箱 等宽分箱方法 Winsorized 分箱方法和 Winsorized 统计 伪分位数分箱方法, 类似于分位数分箱 根据所选分箱方法给出映射表 生成基本统计信息表, 包含最小值 最大值 均值 伪中位数等 柱状图表显示输出的映射统计量 估计伪分位数表 基于分箱结果计算证据权重 (WOE) 和信息值 (IV) 高性能数据补缺 使用给定值, 对数值型变量进行高性能补缺 可以使用均值 伪中位数 或者介于最小值和最大值之间的随机值, 来对缺失值进行补缺 SAS 高性能统计 高性能逻辑回归和模型选择 预测二值型 二项和多项输出 提供建模语法, 包括 CLASS 和基于效应的 MODEL 语句 提供了多种链接函数, 支持对多项响应变量的分类建模 ( 有序分类或无序分类 ) 生成评分代码, 在输出数据集中给出预测结果值 高性能线性回归和模型选择 支持广义线性模型和分类效应的标准参数化 提供多种方法进行模型效应选择 提供建模语法, 包括 CLASS 和基于效应的 MODEL 语句 支持数据分区, 将数据划分为训练集 验证集和测试集 支持从大量效应 ( 成千上万个 ) 中进行选择 图 1:SAS 高性能数据挖掘流程图中采用了高性能节点

4 4 主要特点 ( 续 ) 可以基于多种模型评估条件来终止训练 可以基于外部验证和留一法交叉验证来终止训练和选择变量 生成评分代码, 在输出数据集中给出预测结果值 高性能非线性回归 使用最小二乘和最大似然估计方法, 进行参数估计 提供多种优化技术来进行参数估计 针对用户自定义函数, 计算参数的置信限 高性能混合线性模型 支持多种协方差结构, 包括方差分量 复合对称 非结构化 AR(1) Toeplitz 和因子分析 支持一系列优化技术进行 REML 和最大似然估计 支持包含多个研究对象的数据 高性能偏最小二乘法 支持广义线性模型和分类效应的标准参数化 支持任意阶数的交叉效应, 包括分类变量和连续变量 支持数据分区, 将数据划分为训练集和测试集 高性能分位数回归分析 支持单水平或多水平的分位数回归 支持广义线性模型和分类效应的标准参数化 支持任意阶数的交叉效应和嵌套效应 高性能广义线性模型和模型选择 基于最大似然估计来进行广义线性模型的参数估计 支持模型的训练 验证和测试 提供建模语法, 包括 CLASS 和基于效应的 MODEL 语句 支持多种链接函数和分布, 包括 Tweedie 分布 高性能决策树 创建决策树模型 支持区间型和名义型的输入变量和目标变量 对于名义型目标变量, 决策树的生长方法可选择熵 Gini FastCHAID CHAID 信息增益比率(IGR) 和卡方等 对于区间型目标变量, 回归树的生长方法可选择方差 CHAID F 检验等 支持决策树的生长和修剪 支持 C4.5 修剪 生成英文规则, 描述决策树模型结果 高性能有限混合模型 在单变量有限混合模型中支持最大似然估计 在部分模型中支持马尔科夫链蒙特卡洛模拟 提供多种内置的链接和分布函数 使用混合概率进行分类和回归建模 高性能主成分分析 一种多元分析技术, 用于检视定量变量之间的关系 计算特征值 特征向量和主成分 图 2: 借助于 SAS 高性能统计, 您可以对成千上万个输入变量进行变量选取, 建立广义线性模型 这是内存计算技术带来的优势

5 5 主要特点 ( 续 ) 高性能典型判别分析 提供维度规约 计算类均值之间的马氏距离 生成典型系数和典型变量得分 SAS 高性能数据挖掘高性能变量归约 对结构化输入变量降维, 选择原始变量中有用的子集 通过指定一组变量来最大化地共同解释数据方差 ( 协方差分析 ), 从而实现无指导的变量筛选 支持分布式计算, 以及 CORR COV 和 SSCP 矩阵的输出 使用 CLASS 语句来支持类别型的输入变量 输出统计量和矩阵信息, 用于后续的统计过程 高性能时间序列降维 通过相似度 聚类等方法来进行降维 支持三种时间序列输入数据格式 : 事务 转置和列式 降维后的时间序列可输出为三种格式 : 事务 转置和列式 在事务格式输入数据中可以处理多个时间序列变量 高性能神经网络 支持输入变量和目标变量的自动标准化 智能设定神经网络的大部分参数, 例如激活函数和误差函数 支持自动选择和使用校验数据集 当验证误差不再降低时, 可以自动停止模型训练 支持对每条观测单独加权 支持以非结构化文本信息作为输入, 从而提高预测能力 隐层的数量不受限制, 支持深度学习 可以指定 Poisson 和 gamma 误差函数以及输出层的激活函数, 支持对计数数据进行建模 可以指定隐层和输出层的激活函数 (identity tanh 或 sin) 高性能随机森林 建立数百棵决策树的集装模型, 来预测单个目标变量 并行训练数百棵决策树, 分别在不同的网格节点上运行 从所有可用的输入变量中, 随机选择用于节点切分的输入变量 使用与目标变量最相关的单个变量进行切分 支持以非结构化文本信息作为输入, 从而提高预测能力 图 3: 通过 SAS 高性能数据挖掘, 可以采用复杂的建模技术如随机森林来快速获得答案, 解决复杂问题

6 6 主要特点 ( 续 ) 高性能随机森林评分 通过 HPFOREST 过程训练生成随机森林模型并进行评分 高性能决策 基于您指定的决策矩阵 先验概率 模型输出 ( 可以是区间型目标变量的预测值 ), 生成最优决策 决策矩阵中的列 ( 决策变量 ) 对应着决策, 行 ( 观测 ) 对应着目标值 决策变量的值表示特定目标, 可以是利润 损失或营收 高性能贝叶斯网络 构建贝叶斯网络模型 支持建立多种不同结构的贝叶斯网络, 包括朴素贝叶斯 树增强型朴素贝叶斯 (TAN) BAN 父子贝叶斯网络和马尔可夫覆盖 通过独立测试更有效地选择变量 基于验证数据自动选择最佳模型 生成 SAS 数据步代码, 对数据集进行评分 提供了新的技术 (aligned box criterion,abc) 来估计最合适的聚类数目 高性能支持向量机 同时使用线性和非线性核函数来训练模型 支持两种优化技术 : 内点法和有效集法 对于二值型目标变量, 支持以连续变量和类别变量作为输入 内点法可以在单机运行, 也支持分布计算模式 有效集法只可以在单机运行 SAS Enterprise Miner 中支持的高性能节点 HP 数据分区 HP 数据探索 HP 数据变换 HP 变量选取 HP 回归 HP 神经网络 HP 随机森林 HP 补缺 HP 决策树 高性能聚类 基于一个或多个定量变量来计算距离, 进行聚类分析 将观测划分到不同聚类中, 每个观测只能归属某一个聚类 以区间变量为输入, 进行 k- 均值聚类 SAS 高性能文本挖掘自然语言处理 (NLP) 自动进行词性标注 ( 系统中定义了超过 15 种词性 ) 支持抽取标准实体, 例如位置 时间 日期 地址等等, 一共 17 种 自动发现名词词组和多词词组, 并可在机器学习过程中视为单个词条来处理 对多种形态的词来取词干, 无需人工干预 借助同义词侦测, 自动发现词条的多种变形 图 4: 借助内存计算技术, 轻松创建预测模型, 生成文本挖掘主题

7 7 主要特点 ( 续 ) 原生支持英文或德文, 保留作者的原始含义 文本处理选项 多种文本解析选项, 客户化文本挖掘模型 多种词条重要性加权方式, 可基于词条在单个文档中出 现的频率, 以及在整个文档集合中出现的频率 选择词频加权方法来抑制在单个文档中出现过多的词条 通过词条加权可以识别出更加重要的词条 重复文档识别和关键词控制处理可用于文本的预处理和评 分 文本过滤 指定启用词表对应的 SAS 数据集, 在文本解析和后续处 理中将只处理这些词条 指定停用词表对应的 SAS 数据集, 在文本解析和后续处 理中将会排除这些词条 通过增加 删除和编辑, 可以调整启用词表和停用词 表, 也可以纳入多词短语 通过指定包含词条的最小文档数, 可以在后续分析中过 滤掉不重要的词条 话题生成 通过机器学习生成的话题, 是根据词条文档矩阵进行文 本处理而得, 可以作为文档集合的结构化表达 通过语义分析生成话题, 可以用作高性能结构化数据挖掘 节点或过程的输入, 展开进一步的数据挖掘 可以在其它 SAS 应用中使用这些机器生成的话题 图表输出 通过检视明细的词条特征表来检查文本挖掘模型中的词 条 检视图表中显示了词条在整个文档集合中出现的频率 词 条权重 包含词条的文档数等, 有助于对文本挖掘模型进 行调优 可以根据角色或属性展示的词频图形, 来评估文档集合 通过图形向导, 可以创建您自己的结果图表, 或修改已有 的结果图表 SAS 高性能计量经济 高性能事件数回归 拟合回归模型, 其中的目标变量为事件数量 支持零堆积泊松回归和负二项回归模型, 对于零堆积分布可以拟合各自的回归模型 高性能严重性模型 拟合随机事件严重性的概率分布 图 5: 在 SAS 高性能文本挖掘中查看词条属性分析的图形结果

8 主要特点 ( 续 ) 基于严重性分布的规模, 拟合回归模型 支持 9 种概率分布, 能够自动选择最适合的分布, 同时支持用户自行指定 允许用户增加新的概率分布 用户可以对数据截断和数据删失进行建模 高性能定性模型与有限因变量模型 拟合线性模型 logit/probit 模型 删失和截断回归异方差模型 随机前沿生产和成本模型 支持估计一元和多元响应模型 贝叶斯工具支持查找参数的后验概率分布 高性能面板数据模型 估计线性面板模型, 使用单向或双向的固定效应或随机效应 高性能 copula 模拟 使用给定的相关结构等信息, 基于给定的多元 copula 来模拟数据 高性能复合分布模型模拟 使用计数数据模型和严重性模型来建立聚合损失分布模型, 用于保险业和银行业 可用于 what-if 和场景分析, 支持不同的前提假设 也可用于银行业某些损失类型的 VaR( 风险值 ) 非常灵活的语法, 支持特定的业务规则, 例如多种保险业模式 ( 免赔额 保单限额等 ) SAS 高性能优化 全局 / 局部搜索优化支持用户自定义函数 ( 非线性 不可微等 ), 支持连续型和整数决策变量, 以及线性和非线性约束 采用了更有效的分解算法来解决块角结构线性和混合整数线性优化问题 支持单目标和多目标的优化 针对存在多个局部最优解的非线性优化问题, 为了更有可能得到全局最优解, 可以采取多起点方法 对于特定的混合整数线性优化问题, 调优选项可以帮您发现最有效的优化求解选项设定 如需进一步了解 SAS 高性能分析产品 的特性和技术要求, 请访问 : sas.com/hpanalytics. 图 6:SAS 高性能计量经济让您可以应用多种保险分层模式来模拟聚合损失 SAS 和所有其它 SAS 公司的产品或服务名称, 是 SAS 软件有限公司在美国和其他国家的注册商标 表示美国注册商标 其他品牌和产品名称均为相关公司的注册商标 版权所有,2014 年,SAS 公司保留所有权利 _S 文章及相关图片由 SAS 提供

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