SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenme, büyük ve karmaşık veri setlerinden hızlı ve kolay bir şekilde içgörüler elde etmek için tasarlanmış güçlü bir platformdur. Kapsamlı araç ve algoritmalarıyla, kullanıcılara veri analizi yapma, tahmin modelleri oluşturma ve işletme kararlarını iyileştirmeye yardımcı olabilecek uygulanabilir içgörüler elde etme imkanı sağlar. Yapısal veya yapılandırılmamış verilerle çalışıyor olun, SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenme, verilerinizden değerli içgörüler çıkarmanıza yardımcı olabilecek ileri analitik yetenekler sunar. Kümeleme ve sınıflandırma, regresyon ve ilişkilendirme analizinden desenlerin, trendlerin ve ilişkilerin belirlenmesinde kullanılabilecek geniş bir teknik yelpazesi sunar. Kullanıcı dostu arayüzü ve esnek dağıtım seçenekleriyle SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenme, içgörülerin teslimatını hızlandırmak ve bugünkü veri odaklı dünyada rekabet avantajı elde etmek isteyen kurumlar için ideal bir seçenektir.

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenme Hakkında Sık Sorulan Sorular

1. SAS Visual Data Mining and Machine Learning Nedir?

Veri bilimciler ve analitik profesyonellerin içgörülerin sunumunu hızlandırmak için kullanılan kapsamlı bir platformdur.

2. SAS Visual Data Mining ve Machine Learning kullanmanın faydaları nelerdir?

Daha hızlı bilgiler, daha iyi karar verme ve analitik sürecin verimliliğinde iyileşme sağlar.

3. SAS Visual Data Mining ve Makine Öğrenimi, teknik olmayan kullanıcılar tarafından kullanılabilir mi?

Evet, karmaşık analizleri gerçekleştirmek için teknik olmayan kullanıcıların kullanabileceği sezgisel bir arabirim sunar.

4. SAS Visual Data Mining And Machine Learning ile hangi veri tipleri analiz edilebilir?

SAS Visual Data Mining And Machine Learning, veritabanları, elektronik tablolar ve sosyal medya dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz edebilir.

5. SAS Visual Data Mining and Machine Learning, büyük verilerle nasıl başa çıkar?

Paralel işleme ve dağıtılmış hesaplama ile büyük veri hacimlerini yönetebilir.

6. SAS Visual Data Mining and Machine Learning'de hangi makine öğrenimi algoritmaları bulunmaktadır?

Regression, clustering, neural networks ve decision trees de dahil olmak üzere geniş bir makine öğrenimi algoritmaları yelpazesi sunmaktadır.

7. SAS Visual Data Mining ve Machine Learning diğer yazılım araçlarıyla entegre edilebilir mi?

Evet, hem diğer SAS ürünleriyle hem de üçüncü taraf yazılım araçlarıyla entegre edilebilir.

8. SAS Visual Data Mining And Machine Learning'nin herhangi bir yerinde verileri görselleştirmek için çalışma alanı yok mu?

Evet, kullanıcıların verilerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için çeşitli görselleştirme araçları bulunmaktadır.

9. SAS Visual Data Mining And Machine Learning kullanıcıları için herhangi bir eğitim veya destek mevcut mu?

Evet, SAS, kullanıcıların platformdan en iyi şekilde faydalanmalarına yardımcı olmak için çeşitli eğitim ve destek kaynakları sunmaktadır.

10. SAS Visual Data Mining ve Machine Learning, diğer veri analitiği platformlarından nasıl farklılaşır?

Veri madenciliği ve makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmış kapsamlı bir araç seti sunar, bu da veri bilimcileri ve analitik profesyonelleri için ideal bir seçim yapar.

11. SAS Visual Data Mining And Machine Learning'a alternatifler var mı?

Rakip	Ana Özellikler	Fiyat	Güçlü Yönler	Zayıf Yönler
IBM Watson Studio	Otomatik model oluşturma ve dağıtma, açık kaynaklı araçları destekleme ve işbirliği özelliklerine sahip AI destekli veri bilimi platformu	Aylık 99$'dan başlar	AI ve makine öğrenmesine yoğunlaşma, önceden oluşturulmuş model kütüphanesi, kolay buluta dağıtım	Veri hazırlama için sınırlı otomasyon yetenekleri, başlayanlar için karmaşık olabilir
Microsoft Azure Machine Learning	Sürükle ve bırak arayüzü, otomatik makine öğrenimi ve Microsoft ürünleriyle entegrasyon sağlayan bulut tabanlı platform	Kullanıldıkça öde tarifesi	Diğer Microsoft ürünleriyle entegrasyon, kullanımı kolay arayüz, makine öğrenimi için otomasyon	Açık kaynaklı araçlara sınırlı destek, bazı programlama bilgisi gerektirir
Oracle Data Science Cloud	Otomatik model oluşturma ve dağıtma, işbirliği özellikleri ve açık kaynaklı araçlara destek sağlayan bulut tabanlı platform	Abonelik temelli fiyatlandırma	Otomatik makine öğrenimi, güçlü işbirliği özellikleri, açık kaynaklı araçlara destek	Sınırlı özelleştirme seçenekleri, büyük ekipler için pahalı olabilir
Alteryx	Sürükle ve bırak arayüzü, tahmin modelleri ve veri birleştirme yeteneklerine sahip self-servis veri analitiği platformu	Yıllık 5,195$'dan başlar	Kullanıcı dostu arayüz, önceden oluşturulmuş iş akışları için geniş kütüphane, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri desteği	Makine öğrenimi için sınırlı otomasyon yetenekleri, büyük ekipler için pahalı olabilir
RapidMiner	Sürükle ve bırak arayüzü, otomatik makine öğrenimi ve işbirliği özelliklerine sahip açık kaynaklı veri bilimi platformu	Topluluk sürümü için ücretsiz, kurumsal sürüm için abonelik temelli fiyatlandırma	Güçlü otomasyon yetenekleri, kullanıcı dostu arayüz, geniş önceden oluşturulmuş model kütüphanesi	Yapısız veriye sınırlı destek, bazı programlama bilgisi gerektirebilir

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi'nin Avantajları ve Dezavantajları

Avantajlar

• Veri madenciliği ve makine öğrenme için kapsamlı bir platform sağlar.
• Veri bilimcileri ve analitik profesyonellerin içgörüleri hızlandırmasını sağlar.
• Öngörülebilir modelleme, veri görselleştirme ve veri keşfi için gelişmiş analitik araçlar sunar.
• Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler de dahil olmak üzere geniş bir veri kaynağı desteği sağlar.
• Daha hızlı analiz ve içgörü oluşturmak için önceden oluşturulmuş modeller ve algoritmalar içerir.
• Kolay veri hazırlama ve analiz imkanı sağlayan sezgisel, kullanıcı dostu bir arayüz sunar.
• Yerinde ve bulut tabanlı çözümler de dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri sunar.
• Paylaşılan projeler ve iş akımları aracılığıyla ekip üyeleri arasında işbirliği imkanı sağlar.
• Hassas verileri korumak için güçlü güvenlik özellikleri sunar.
• Platformdan en iyi şekilde yararlanmak için eğitim ve destek kaynakları sağlar.

Eksikler

• Lisanslama ve uygulama maliyeti pahalı
• Başlayanlar için dik öğrenme eğrisi
• SAS dışı veri kaynakları için sınırlı destek
• Özelliklerinin tam anlamıyla kullanılabilmesi için ileri teknik beceriler gerektirir
• SAS programlama diline yoğun bir şekilde bağımlıdır
• Görselleştirmeler ve raporlar için sınırlı özelleştirme seçenekleri
• Yüksek performanslı donanım ve altyapı gerektiren kaynak yoğun olabilir.

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi Hakkında Bilmediğiniz Şeyler

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, veri bilimcilerinin ve analitik profesyonellerin içgörüleri hızlandırmalarına yardımcı olan kapsamlı bir platformdur. Kullanıcılara, tahminsel modelleme, veri madenciliği ve makine öğrenme gibi gelişmiş analitik görevleri tek bir yerde gerçekleştirmelerine olanak sağlar.

Platform, büyük veri kümeleriyle kolayca çalışmalarına izin veren bir dizi araç ve özellik sunar. Sürükle ve bırak arayüzü sayesinde kullanıcılar, veri hazırlama, model geliştirme ve dağıtım süreçlerini otomatikleştiren iş akışları oluşturabilirler. Ayrıca, istatistiksel ve makine öğrenme algoritmalarından çeşitli seçenekler arasından tahminsel modeller oluşturabilir ve içgörüler elde edebilirler.

SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğreniminin önemli faydalarından biri esnekliğidir. Kullanıcılar, veritabanlarından, elektronik tablolardan ve Hadoop kümelemelerinden de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veriyle çalışabilirler. Ayrıca, modellerini RESTful API'ler, PMML ve SAS kodu gibi çeşitli formatlarda dağıtabilirler.

Platform aynı zamanda kullanıcılara güçlü görselleştirme yetenekleri sunar. Kullanıcılar, bulgularını keşfetmelerine ve iletmelerine yardımcı olan etkileşimli gösterge tabloları ve grafikler oluşturabilirler. Bu özellik, kullanıcıların verilerindeki desenleri ve trendleri hızla belirlemelerine ve içgörülerine dayalı bilinçli kararlar vermelerine olanak sağlar.

Son olarak, SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, sınırlı programlama deneyimi olanlar için bile kullanımı kolay bir şekilde tasarlanmıştır. Platform, veri temizleme ve model seçimi gibi yaygın görevlerin kullanıcılarına rehberlik eden bir dizi kullanıma hazır şablon ve sihirbaz içerir.

Sonuç olarak, SAS Görsel Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, veri bilimcileri ve analitik profesyoneller için güçlü bir araçtır. Kapsamlı özellikler ve araçlar seti, kullanıcıların büyük veri kümelerini hızlı ve kolay bir şekilde analiz etmelerini, doğru tahminsel modeller oluşturmalarını ve iş değeri sağlayan içgörüler elde etmelerini sağlar.