SAS Visual Data Science Decisioning Avaliações

O que você mais gosta SAS Model Manager?

Minha parte favorita sobre o Gerenciador de Modelos era a capacidade de automatizar processos que, de outra forma, levariam muito mais tempo e energia apenas em R ou Python. Por exemplo, a divisão de treino e validação dos dados é automaticamente gerenciada ao executar o pipeline do modelo. O mesmo vale para a comparação dos resultados do modelo (Precisão, área sob a curva ROC, etc.). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Model Manager?

O ajuste de parâmetros não foi tão intuitivo (pelo menos do ponto de vista de alguém que está mais familiarizado com a codificação de todo esse processo). Achei difícil entender muitas das opções de ajuste de parâmetros, assim como difícil procurar as modificações específicas que eu queria fazer. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Model Manager?

Adoro como o Model Manager tornou simples o trabalho com modelos clássicos de ML. Tradicionalmente, esses modelos são criados no início de cada tarefa ao trabalhar com dados como uma etapa elementar, mas a codificação manual consome uma quantidade considerável de tempo. Com o Model Manager, fiquei satisfeito ao ver como o processo era simples e como ele até fornecia comparações e uma tonelada de métricas de precisão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Model Manager?

Eu teria preferido mais documentação. Com cada nova ferramenta há uma curva de aprendizado, mas descobrir os pequenos detalhes dependeu dos meus próprios esforços de explorar o site por um tempo. Há muita documentação e instrução em geral com o SAS, mas é difícil navegar e encontrar a informação específica que eu preciso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Event Stream Processing?

Fluxos de dados em tempo real com alta eficiência e grande velocidade. Incorpora múltiplos bancos de dados para ajudar a alcançar os objetivos necessários. O que eu gosto é que o software é capaz de integrar múltiplos fluxos de dados em si mesmo, criando uma comunidade para as pessoas trabalharem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Event Stream Processing?

A comunidade de suporte e feedback é limitada em tamanho. Não há muitos recursos para coletar informações. O streaming de dados às vezes cria um problema devido ao grande volume de dados que passa por ele, tornando o software um pouco lento para trabalhar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Visual Analytics?

O que eu mais gosto no SAS Visual Analytics é como ele capacita os usuários a explorar dados visualmente sem precisar de habilidades técnicas profundas. A interface de arrastar e soltar e os painéis interativos tornam fácil descobrir insights rapidamente e compartilhá-los entre as equipes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Visual Analytics?

Às vezes, o desempenho pode ser um problema ao trabalhar com grandes conjuntos de dados ou relatórios complexos—especialmente em ambientes de nuvem. Otimizar para velocidade e capacidade de resposta pode fazer uma grande diferença. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Visual Forecasting?

É super fácil de usar e a capacidade de gerar dados e exportá-los diretamente no VIYA é uma grande vitória. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Visual Forecasting?

Até agora tudo está ótimo, a única desvantagem para nós é que ainda não estamos no VIYA 4. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Event Stream Processing?

O processamento de fluxo de eventos SAS ajuda a filtrar e padronizar grandes volumes de dados para armazenamento eficiente, economizando assim enormes recursos de computação. A coisa que eu gosto é que sua alta velocidade de computação reduz a carga de trabalho e apresenta as análises para mais insights de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Event Stream Processing?

Tudo está perfeito, exceto por alguns problemas no sistema geral, tornando o software bastante tedioso de se trabalhar. O sistema fica lento quando há tráfego intenso no servidor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Event Stream Processing?

Tem a capacidade de lidar e monitorar fluxos de monitoramento em tempo real. Torna mais fácil combinar e analisar diferentes fontes de dados, tornando-o altamente flexível. Envolve codificação mínima, criando múltiplas lógicas de processamento com facilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Event Stream Processing?

Como envolve várias fontes de dados, a integração com o sistema não é tão eficiente. Às vezes, leva mais tempo para executar o código quando há uma carga pesada no software. Pode ser muito frustrante quando você está rigoroso com prazos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Visual Machine Learning?

Modelagem visual sem código: A interface do usuário permite criar modelos de Machine Learning por meio de arrastar e soltar. Isso é especialmente útil para analistas que não são necessariamente programadores, mas ainda assim querem criar modelos complexos.

Funcionalidade AutoML: O SAS VML pode automaticamente criar vários modelos, compará-los e sugerir o melhor modelo - incluindo transparência na avaliação e seleção. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Visual Machine Learning?

Como o VML é projetado para uso sem código, a integração de código de usuário, especialmente em linguagens não nativas da plataforma, não é particularmente bem suportada (por exemplo, sem realce de sintaxe no editor de código). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Visual Data Mining and Machine Learning?

É ótimo poder construir modelos de aprendizado de máquina no mesmo ambiente onde os painéis são criados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Visual Data Mining and Machine Learning?

Os modelos criados neste ambiente não podem ter a mesma complexidade que os modelos criados no Model Studio. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você mais gosta SAS Visual Forecasting?

os métodos de pipeline permitem uma usabilidade mais rápida de arrastar e soltar para criar a modelagem Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SAS Visual Forecasting?

A função de substituição, por outro lado, tem capacidades muito limitadas. Um exemplo, a capacidade de colocar apenas 2 substituições onde os dados os identificam como FF e FF2. Também gostaria de capacidades de API para carregar dados diretamente nas substituições. Análise coletada por e hospedada no G2.com.