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Panoramica

Preparazione dei dati

Individuazione dei dati

Modellazione dei dati

Linguaggio SAS

Modellazione dei dati​

Sviluppa dalle informazioni approfondite apprese attraverso l’individuazione dei dati utilizzando tecniche di modellazione supervisionate e non supervisionate. ​

Flusso di lavoro e opzioni di codifica

Modella nell’ambiente del flusso di lavoro con strumenti visivi o scegli di scrivere il codice per sfruttare qualsiasi algoritmo di modellazione disponibile in Python, R e dalla nostra funzionalità per il linguaggio SAS.

Clustering​

Che si tratti di segmentare i mercati, individua il comportamento dei clienti o classifica comportamenti fraudolenti, usa tecniche tra cui k-means e clustering gerarchico.​

I blocchi di clustering con trascinamento della selezione del flusso di lavoro forniscono informazioni approfondite rapide e una modellazione conveniente. Esplora risultati con elementi visivi al clic di un pulsante.

Foreste delle decisioni​

Utilizza la nostra funzionalità Foresta decisioni come metodo di modellazione supervisionato con prestazioni predittive affidabili per variabili continue e discrete.​

Seleziona da una gamma di opzioni di configurazione per scegliere l’algoritmo di aumento, il trattamento delle variabili e altre preferenze che offrono un controllo facile e completo, senza la necessità di una vasta esperienza nella modellazione.

Reti neurali​

Il flusso di lavoro semplifica l’utilizzo delle reti neurali per la modellazione predittiva. Basta aggiungere un blocco di rete neurale a un flusso di lavoro e modificare gli input del modello e le opzioni di configurazione per esplorare immediatamente i risultati statistici.

Regressione​

Scrivi la sintassi di regressione lineare e logistica nel tuo codice per generare output o aggiungi semplicemente blocchi di regressione a un flusso di lavoro per l’accesso istantaneo ai rapporti con una facile esplorazione di una gamma di output statistici. Modifica gli input di un blocco di regressione del flusso di lavoro per generare aggiornamenti in tempo reale al rapporto del modello.

Scorecard​

Crea scorecard del rischio di credito utilizzando i blocchi del flusso di lavoro per visualizzare il processo: ​

  • Un blocco di trasformazione del peso dell’evidenza fornisce tabelle e grafici per guidare la discretizzazione​
  • Ottimizza automaticamente le variabili con una gamma di opzioni di configurazione o controlla manualmente per unire e manipolare i bin​
  • I modelli sono creati con una serie di statistiche e diagrammi e blocchi di scorecard consentono di ridimensionare i risultati

Analizzatore di modelli​

L’analizzatore di modelli è un blocco di solo flusso di lavoro che fornisce una valutazione e un confronto immediati di diversi modelli per determinare quello migliore per le tue esigenze:​

  • Confronta i modelli dalle partizioni di training e test​
  • Confronta l’output dai diversi tipi di modello​
  • Confronta i modelli generati da blocchi di modellazione del flusso di lavoro con quelli generati da blocchi di codice programmati in linguaggio Python, R o SAS 
  • Eventuali modifiche ai modelli di input vengono automaticamente riflesse nel rapporto di analisi del modello

Comunica le tue esigenze