SAS Advanced Analytics Avis

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Model Manager?

Ma partie préférée de Model Manager était la capacité à automatiser des processus qui prendraient autrement beaucoup plus de temps et d'énergie uniquement en R ou Python. Par exemple, la division des données en ensembles d'entraînement et de validation est automatiquement prise en charge lors de l'exécution du pipeline de modèle. Il en va de même pour la comparaison des sorties du modèle (précision, aire sous la courbe ROC, etc.). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Model Manager?

Le réglage des paramètres n'était pas aussi intuitif (du moins du point de vue de quelqu'un qui est plus familier avec le codage de tout ce processus). J'ai trouvé qu'il était difficile de comprendre de nombreuses options de réglage des paramètres, ainsi que difficile de rechercher les ajustements spécifiques que je voulais faire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Model Manager?

J'adore la simplicité avec laquelle Model Manager a rendu le travail avec les modèles d'apprentissage automatique classiques. Traditionnellement, ces modèles sont créés au début de chaque tâche lors du travail avec des données comme une étape élémentaire, mais le codage manuel prend un temps considérable. Avec Model Manager, j'ai été ravi de voir à quel point le processus était simple et comment il offrait même des comparaisons et de nombreux indicateurs de précision. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Model Manager?

J'aurais préféré plus de documentation. Avec chaque nouvel outil, il y a une courbe d'apprentissage, mais comprendre les petits détails a reposé sur mes propres efforts d'exploration du site pendant un certain temps. Il y a beaucoup de documentation et d'instructions en général avec SAS, mais il est difficile de naviguer et de trouver les informations spécifiques dont j'ai besoin. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Visual Analytics?

Ce que j'aime le plus dans SAS Visual Analytics, c'est la façon dont il permet aux utilisateurs d'explorer les données visuellement sans avoir besoin de compétences techniques approfondies. L'interface de glisser-déposer et les tableaux de bord interactifs facilitent la découverte rapide d'informations et leur partage au sein des équipes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Visual Analytics?

Parfois, la performance peut poser problème lorsqu'on travaille avec de grands ensembles de données ou des rapports complexes, surtout dans les environnements cloud. Optimiser pour la vitesse et la réactivité pourrait faire une grande différence. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Visual Forecasting?

C'est très facile à utiliser et la capacité de générer des données et de les sortir directement dans VIYA est un atout majeur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Visual Forecasting?

Jusqu'à présent, tout va bien, le seul inconvénient pour nous est que nous ne sommes pas encore sur VIYA 4. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Visual Machine Learning?

Modélisation visuelle sans code : L'interface utilisateur permet de créer des modèles de machine learning par glisser-déposer. Cela est particulièrement utile pour les analystes qui ne sont pas nécessairement des programmeurs, mais qui souhaitent tout de même créer des modèles complexes.

Fonctionnalité AutoML : SAS VML peut automatiquement créer plusieurs modèles, les comparer et proposer le meilleur modèle - y compris la transparence dans l'évaluation et la sélection. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Visual Machine Learning?

Étant donné que VML est conçu pour une utilisation sans code, l'intégration de code utilisateur, en particulier dans des langages étrangers à la plateforme, n'est pas particulièrement bien prise en charge (par exemple, pas de surlignage syntaxique dans l'éditeur de code). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS In-Memory Statistics?

Le traitement de grands ensembles de données est beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur disque car les calculs sont effectués en mémoire (RAM). Il prend également en charge des analyses avancées comme la régression, les arbres de décision, le clustering et les algorithmes d'apprentissage automatique. Nous avons construit un modèle de régression pour identifier les défauts de paiement de prêts en analysant les données du bureau de crédit. Il est facile à utiliser pour les personnes expérimentées et dispose également d'un bon support client. Il peut également être facilement intégré avec SAS Visual Analytics et SAS Enterprise Miner. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS In-Memory Statistics?

La seule chose que je n'aime pas, c'est son coût de licence élevé et ses exigences en matière d'infrastructure. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Visual Data Mining and Machine Learning?

C'est formidable de pouvoir construire des modèles d'apprentissage automatique dans le même environnement où les tableaux de bord sont créés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Visual Data Mining and Machine Learning?

Les modèles créés dans cet environnement ne peuvent pas avoir la même complexité que les modèles créés dans Model Studio. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Visual Forecasting?

les méthodes de pipeline permettent une utilisation plus rapide du glisser-déposer pour créer la modélisation Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Visual Forecasting?

La fonction de remplacement, en revanche, a des capacités très limitées. Par exemple, la possibilité de ne mettre que 2 remplacements où les données les identifient comme FF et FF2. J'aimerais également avoir des capacités API pour charger des données directement dans les remplacements. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Visual Analytics?

SAS Visual Analytics est si facile à mettre en œuvre et à commencer à créer des visualisations. Les visuels par glisser-déposer sont faciles à utiliser et ont un bel aspect. J'utilise SAS Visual Analytics quotidiennement pour un large éventail de cas d'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Visual Analytics?

Parfois, les temps de chargement des données peuvent être lents (selon la taille des ensembles de données utilisés). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Visual Machine Learning?

SAS Visual Machine Learning vous permet de créer facilement vos modèles d'apprentissage automatique, divers algorithmes étant disponibles pour le déploiement. Vous pouvez créer un nouveau modèle en copiant simplement le modèle existant et en changeant l'algorithme selon les besoins. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Visual Machine Learning?

L'ensemble du flux de travail n'est pas aussi intuitif qu'il l'était dans SAS Enterprise Miner. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.