大量のオブザベーションデータを駆使してビジネスと経済に関する複雑なシナリオをモデル化し、予測やシミュレーションを実行することができます。

データアクセス、データ準備、データ品質

AI機能を内蔵したセルフサービス型のデータ準備機能を提供する直感的なインターフェイスを用いて、データのアクセス／プロファイリング／クレンジング／変換を行えます。

ディープ・ニューラルネットワーク

ディープ・ニューラルネットワークを使用して、平均因果効果を推定し、ポリシー評価とポリシー比較を実行します。

データ・ビジュアライゼーション（視覚化）

単一のセルフサービス型インターフェイスを通じて、データを視覚的に探索し、スマートなビジュアライゼーションや対話操作型レポートを作成して共有できます。拡張アナリティクスや各種の高度な機能により、洞察が加速され、データに潜むストーリーの解明が促進されます。

隠れマルコフ・モデル

強力なHMMプロシジャで隠れマルコフ・モデルをモデル化／予測します。

空間計量経済学モデリング

空間回帰分析を実行するには、CSPATIALREGプロシジャを使用します。空間要素（位置データやマッピング・データなど）を含むデータを分析に組み込み、推定量の計量経済学的推論と統計的特性を改善します。

クロスセクションデータの計量経済モデル

度数回帰、重大度回帰、質的変数と制限従属変数、および複合分布を使用したコピュラ法を使用してクロスセクションデータ分析を実行します。

時系列データの予測モデル

複雑な経済シナリオとビジネスシナリオをモデル化し、特定のイベントの影響を経時的に分析します。時系列モデルには、ユーザー定義型のARIMAモデルと指数平滑化モデルが含まれます。時系列分析には、分解機能と診断検定が含まれます。

経済資本モデル

ポートフォリオのリスクをシミュレートし、頻度、重大度、コピュラ・モデリングを組み合わせてVaR、TVaRなどを推定し、資本準備金の必要性をモデル化し、健全性規制および適正資本金指令に準拠することができます。

パネルデータ計量経済モデル

パネル・データ・モデル、カウント回帰モデル、および質的変数と制限従属変数の回帰モデルを使用して、時系列ディメンションと断面ディメンションの両方を組み合わせたデータを分析します。

すべてのSAS/ETS^®プロシジャを搭載

SAS/ETSのすべてのプロシジャにアクセスできるため、計量経済学や時系列分析のほぼすべての課題に対応できます。

市場属性モデル

どのマーケティング・チャネルが顧客のコンバージョンを促進しているかを特定し、それらのチャネルへの投資を最適化します。

状態空間モデルのスコアリング

スコアリングは、効率的なモデルベースのシナリオ分析と進行中のデータストリームの安定性のモニタリングに使用できます。

Moody's Analytics Data Buffet

600を超えるグローバルな履歴統計データのソースと40の予測データベース（2億2千万を超える時系列）にアクセスできます。

米国経済分析局（BEA）のデータへのシームレスなアクセス

個人所得、企業利益、政府支出、固定資産、純資産の変化に関する情報とともに、米国経済に関する最もタイムリーで関連性のある正確なデータにアクセスできます。

クラウド・ネイティブ

SAS Viyaのアーキテクチャはコンパクトでクラウドネイティブ、かつ高速であり、クラウドプロバイダーに関係なくクラウド投資を最大限に活用できます。