SAS Visual Data Science Decisioning 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 Event Stream Processing?

Diffuse des données en temps réel avec une grande efficacité et une grande vitesse. Intègre plusieurs bases de données pour aider à atteindre les objectifs requis. Ce que j'aime à ce sujet, c'est que le logiciel est capable d'intégrer plusieurs flux de données en lui-même, créant une communauté pour que les gens puissent travailler dessus. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Event Stream Processing?

La communauté de soutien et de retour d'information est limitée en taille. Il n'y a pas beaucoup de ressources pour recueillir des informations. Le streaming de données crée parfois un problème en raison du grand volume de données qui le traverse, rendant le logiciel un peu lent à utiliser. 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 Event Stream Processing?

SAS traitement des flux d'événements aide à filtrer et à standardiser les grandes données pour un stockage efficace et ainsi économiser d'énormes ressources de calcul. La chose que j'aime à ce sujet est que sa grande vitesse de calcul réduit la charge de travail et présente les analyses pour des informations supplémentaires sur les données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Event Stream Processing?

Tout est parfait sauf qu'il y a quelques dysfonctionnements dans l'ensemble du système, ce qui rend le logiciel assez fastidieux à utiliser. Le système ralentit lorsqu'il y a un trafic important sur le serveur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de SAS Event Stream Processing?

Il a la capacité de gérer et de surveiller les flux de surveillance en temps réel. Il est plus facile de combiner et d'analyser différentes sources de données, ce qui le rend très flexible. Il implique un codage minimal, créant plusieurs logiques de traitement avec facilité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de SAS Event Stream Processing?

Puisqu'il implique plusieurs sources de données, l'intégration avec le système n'est pas très efficace. Parfois, cela prend plus de temps pour exécuter le code lorsqu'il y a une charge lourde sur le logiciel. Cela peut être très frustrant lorsque vous avez des délais stricts. 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 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.