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数据访问
使用 SAS 业务分析中的本机连接，可以快速、可靠地连接到 ODBC 和 JDBC 兼容的源以及其他数据源。
自助数据准备
为需要访问、混合、塑造和清理数据以准备进行报告或分析的用户提供交互式自助环境。
可视化数据探索和洞察发展
为受监控的发现和探索创建一个集成环境，以适应所有技能水平的用户。
可获取分析
提供多种无需编码的自助服务功能，包括相关性、预测、方案分析、决策树、文本分析和自动目标搜索。
灵活的部署选择
通过提供现场或云中的部署选项来适应您当前和未来的 IT 基础架构，以满足组织不断变化的需求。
可扩展性
提供一个分布式的内存环境，随着数据量、用户群和分析复杂性的增加，该环境可以轻松扩展以支持新的需求。
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查看大图和底层连接。
无论您的技能水平如何，SAS 业务分析均使您能够使用本机连接快速轻松地访问任何来源的数据。交互式数据发现工具可让您直观地浏览所有相关数据，以发现机会和趋势。自动化分析通过易于理解的说明突出显示关键数据关系。
发现并了解数据中的模式、趋势和关系。
不是数据科学家？没关系。您无需高级分析技能就能发现并了解数据中的模式、趋势和关系。易于使用的单一界面使您可以查询多个来源的数据，然后通过不同的渠道（包括智能手机和平板电脑）创建和共享交互式报表和仪表板。收件人可以动态地对数据进行切片和切块，以找到答案或提出更多问题。
通过自助数据准备提高生产力。
访问、混合、塑造、清理和准备数据，无需专门技能或编码。交互式自助服务环境使您可以轻松访问和集成各种数据源以进行报告或分析。所有任务都自动与下游分析和报告任务集成，从而通过内置的可追溯性和数据沿袭功能实现受控的发现和探索。
利用数据支持的洞察推动业务成果。
易于使用的预测分析和智能算法使业务用户和分析人员能够评估可能的结果，就最相关的内容进行协作，并且无需编程即可做出更好的数据驱动决策。易于进行的分析使相关、预测、方案分析、决策树和文本分析触手可及。所有技能水平的用户都可以直观地浏览数据，使用自动化分析并创建可视化效果，同时利用强大的内存技术来加快计算和发现速度。
协作并共享洞察。
与 Microsoft Office 的集成鼓励使用熟悉的 Microsoft 应用程序或移动设备提供的实时动态可视化进行协作和共享。结合探索、报告和演示，使用 Excel 和 PowerPoint 讲述您的故事。通过 Outlook 与其他人共享动态报表进行协作。使用相同的动态更新报表在 Microsoft Word 中记录您的发现。
我们更加了解哪些客户群体可以带来价值，因此可以对我们的客户处理策略以及客户招揽工作进行微调，从而获得很高的回报。Jeff Lee Chief Marketing Officer Seacoast Bank
这款最新推出的解决方案在现代开放式平台SAS Viya上运行，可在广度和深度两方面轻松应对任何分析方面的挑战。SAS Viya是一个基于云平台的统一环境，可以被数据科学家、业务分析师、应用程序开发人员和管理人员等使用。它具有稳定可靠、可扩展、安全管理管控等一系列敏捷IT所必需的特性。全球分析领域领导者 — SAS满足您对系统性能的要求。
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SAS® 内存统计
一个用于分析的交互式编程环境。
是的，您可以从大数据中获得即时洞察。通过内存分析和交互式分析数据准备、探索、建模和部署，您可以立即获得精确的答案。
优势
深入研究大数据以快速获得准确见解。
经过验证的最新统计算法和机器学习技术可快速提供精确答案。使用多种分析方法探索大数据，并发掘做出制定高影响决策的洞察。
使您的数据科学家提高工作效率。
快速的内存中分析编程语言允许多个用户同时并交互地分析大数据。数据科学家可以在同一环境中准备、操作、转换、探索、建模、访问和评分数据。
充分利用可扩展环境。
访问、准备、建模和评分数据通常意味着将不同的编程语言或产品组合在一起。这种零碎的解决方案根本无法扩展。但现在不同。从数据准备和探索到模型构建和部署，我们的解决方案经过了测试和验证 – 并可扩展以适应您的生产环境。
停止多次不必要的数据传递。
我们的内存基础架构可以消除昂贵的数据移动，并在整个分析会话中将数据保留在内存中。这可以大大减少数据延迟，并以闪电般的速度提供快速分析。
Cloudera 首席技术专家 Eli Collins 谈论面向数据科学家的 SAS 解决方案，以及 SAS 合作伙伴为 Hadoop 生态系统带来的好处。
演示与截屏
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监督学习演示
推荐系统演示
快速的交互式分析
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推荐系统
随机决策森林
超群
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快速的交互式分析
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超群
功能
- 交互编程。 多个用户可以通过 SAS Studio（一个 web 浏览器界面）交互提交 SAS 代码，同时分析大量数据。
- 内存分析处理。 快速分析计算针对分布式、多线程和可扩展的内存环境进行优化，以实现高价值的实时决策。
- 内存数据持久性。 数据保存在内存中以提高速度并减少延迟。
- 分析数据准备。 包括访问和处理数据，转换和创建变量以及执行探索性分析的功能。
- 模型开发。 支持快速创建、评估和比较多个统计模型。
- 统计算法和机器学习技术。分析技术的广度和深度可以比以往更快地发现模式和趋势。
- 文本分析。 多种文本分析技术可让您分析非结构化数据以及结构化数据。
- 推荐系统。 高度定制化实时生成个性化、有意义的建议。
