SAS Data Science Programming Reseñas - Página 12

Es muy útil para todo tipo de proyectos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Funcionó bien para mí. Nunca tuve problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los módulos de visualización son potentes, escalables y bastante robustos. Nuestro equipo está explorando el análisis de series temporales y descubriendo formas de aprovechar el análisis de texto en nuestros procesos ETL centrales, lo cual es muy interesante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No he encontrado nada que no me haya gustado hasta ahora. Siento que la interfaz de usuario es intuitiva y los controles son sencillos, sin embargo, en una futura versión, me gustaría saber si se admitirán integraciones futuras con marcos y programas de código abierto como Python y R. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Analytics es una herramienta excelente para crear y compartir paneles con personas con exposición técnica limitada. Esta herramienta se integra perfectamente con las herramientas de Microsoft 365, y los informes diarios pueden ser transmitidos a través de Outlook. Esta herramienta tiene un flujo natural, y los informes de visualización de datos pueden ser creados usando su función de arrastrar y soltar.

La integración de datos con fuentes de datos personalizadas facilita la vida, ya que se puede utilizar para hacer informes específicamente adaptados. Compartir informes con ejecutivos es más sencillo con SAS Visual Analytics. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La instalación y el uso de la licencia para SAS Visual Analytics pueden ser un poco desafiantes y a menudo requieren la ayuda de un experto. El soporte de la comunidad en línea es mínimo ya que esta herramienta no es de código abierto y requiere una licencia para ser entrenada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Text Analytics ayuda a crear valor a partir de grandes conjuntos de datos textuales extrayendo información como relaciones clave, sentimientos, contexto, etc. Ofrece nodos de análisis para el análisis de texto, conceptos, temas y categorías, con los cuales puede personalizar el modelo según nuestras necesidades. SAS VTA es una aplicación basada en la web, y la interfaz de usuario es natural y se puede utilizar para realizar un conjunto completo de operaciones como el despliegue y la automatización de modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Text Analytics tiene dificultades con el texto multilingüe, y no es fácil construir modelos personalizados que puedan variar según el dominio. Intenté cargar un Tokenizador personalizado, pero no tuve éxito. SAP tiene ayuda limitada de la comunidad ya que no es una herramienta de código abierto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Statistics ayuda a crear modelos predictivos interactivos con datos de la industria minorista y compartirlos con los miembros de mi equipo para que los utilicen con un conocimiento mínimo de aprendizaje automático. Puedo recopilar datos en vivo de sistemas en vivo y alimentar los datos en los modelos para la predicción. El modelo puede identificar rápidamente valores atípicos y puntos de datos problemáticos, lo que podría ayudar a mejorar el rendimiento del modelo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Statistics no es una herramienta de código abierto que limita sus capacidades. A menudo tengo que rechazar una idea ya que no puedo reconciliar mi enfoque debido a mi incapacidad para entender los cálculos detrás del proceso de modelado. En la era de la IA explicable, herramientas como SAS Visual Statistics tendrán que hacer los cambios necesarios para adaptarse a las demandas cambiantes de los usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Analytics ofrece una ventana singular para desarrollar y automatizar pipelines de extracción y transformación de datos y crear visualizaciones de datos en profundidad. Esta herramienta puede manejar datos extensos y está bien integrada con productos de Microsoft.

La capacidad de geoetiquetado de datos ofrece información adicional si estás trabajando con datos de venta al por menor. Los gráficos visuales son intuitivos y se pueden manejar fácilmente con la funcionalidad de arrastrar y soltar. La herramienta es muy fluida de usar debido a su procesamiento en memoria. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Viya me pareció un poco complejo en la fase inicial de incorporación debido a tantas opciones con las que jugar, con las que me familiaricé eventualmente. Hubo poca ayuda ya que esta no es una herramienta de código abierto, y la comunidad es de poca utilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Analytics con la ayuda del aprendizaje automático y el lenguaje natural, el análisis visual nos permite contar historias comprensibles a partir de datos no estructurados. Facilita la creación y distribución de paneles de información de datos que se pueden personalizar fácilmente con poco o ningún esfuerzo y no requieren conocimientos especializados para comprender los efectos.

La mejor característica de SAS VA es que tiene la capacidad de detectar automáticamente relaciones clave y grupos. También puede detectar valores atípicos en los datos, lo que ayuda a depurar e identificar áreas problemáticas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los problemas surgen ya que SAS no es de código abierto, y a veces puede haber problemas con la integración de herramientas genéricas. En comparación con las alternativas, SAS es un poco más caro, y con nuevas herramientas de código abierto en el horizonte, no será fácil justificar el costo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Su facilidad de uso y capacidad para ver, revisar y visualizar los conjuntos de datos es la mejor en la industria. Nunca sientes que estás trabajando con una caja negra. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este software ha tardado un poco demasiado en salir con las capacidades, debido a lo cual nos hemos acostumbrado a otras herramientas durante el período de adaptación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Text Analytics tiene muchos modelos de lenguaje natural integrados, que están disponibles como Nodos en la plataforma y pueden usarse para identificar información como contexto, sentimiento, temas o términos clave en datos textuales.

Esta herramienta puede ayudar a revisar datos no estructurados para crear conocimientos a partir de documentos grandes.

El dispositivo tiene una interfaz fácil de usar y puede ser explotado para eliminar el esfuerzo humano. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Visual Text Analytics tiene una experiencia de usuario fluida. Ofrece un potencial fantástico, pero esta herramienta no tiene detalles sobre el funcionamiento interno de los modelos que se ejecutan en segundo plano. La plataforma carece de documentación adecuada sobre los modelos utilizados para la inferencia, ya que es una herramienta con licencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta aplicación basada en URL es beneficiosa para crear un panel como resultado de los modelos de ML producidos por los usuarios empresariales. El preprocesamiento básico y algunos de los complejos de los datos, como la limpieza, manipulación y validación, también se pueden realizar en la misma página de la interfaz. Junto con los modelos, también se puede realizar la visualización regular de los datos. Y se puede compartir a través de URL para que otro usuario empresarial vea el panel sin necesidad de preinstalación o cualquier tipo de software. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta aplicación es principalmente ideal solo para la fuente de datos estructurados. Solo está disponible un rango limitado de creaciones de modelos, como regresión lineal y logística, redes neuronales y bosque. Aunque esta aplicación combina ETL, análisis de datos y visualización, no es posible realizar una limpieza de datos extensa en la misma interfaz, ya que es adecuada solo para datos estructurados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.