Statistics」を国内で提供開始しました。Statisticsにより、複数の利用者は、ビッグデータ上の多様なデータで、回帰、分類、クラスタリングなどの予測モデルの構築および変更ができます。分析結果をビジュアルに表現し、変数間の関係性を容易に発見し、結果に好影響を与える要因が何かを素早く特定できます。Statisticsは、データ・サイエンティストや統計専門家による、データベース・マーケティングにおけるセグメンテーションやターゲティング、モデルのプロトタイプ開発、分析結果をビジュアルに表現する統計解析などでの利用が見込まれます。これによって、データ・サイエンティストや統計専門家の生産性を大幅に向上することができます。Server」)の組み合わせで、大量で複雑なデータに対する予測モデルを即座に実行できます。このインメモリ・アナリティクス・エンジンは、ビッグデータをシステムのメモリに保持して、ディスク・ストレージから非効率なデータロードを可能な限り削減するため、複数回にわたり同じデータを読む特性をもつ予測モデル開発に最適です。主な特長:•データのビジュアライゼーションと探索:数千の説明変数から予測ドライバーを迅速に特定できます。Analyticsとの統合により、外れ値と不一致をインタラクティブに探索できます。モデル、ロジスティック回帰、分類木などの統計手法を使って予測モデルを作成できます。記述型モデリング:より詳細に現状を分析するため、k-平均法を使ってセグメントをビジュアルに探索し評価できます。•グループ別モデル作成機能:購買パターンごとまたは顧客セグメントごとに、データの再作成とモデルの再作成をすることなく、複数モデルの作成と結果の処理を同時に実行できます。•インメモリ・アナリティクス処理:モデルを素早く作成できます。データをディスクに書き出したり、データをシャッフリングしたりする必要はなく、新しい変数の追加や外れ値の除去などの変更の影響を瞬時に確認できます。•モデルの比較と評価:ひとつまたは複数のモデルのリフトチャートやROCチャートなど、モデルの比較チャートを作成できます。•プラットフォームのサポート:Hadoop分散ファイルシステム(Cloudera/Hortonworksディストリビューション)やTeradata/Pivotalデータベースをサポートします。Hadoop」と共通性をもつインメモリ・プラットフォーム上で開発されており、共通のデータを利用できるとともに、これらを組み合わせて利用することによって、アナリティクス・ライフサイクル全体でのスループットを高め、同じ人員でもモデルをより多く生成することが可能になります。Inc.について>SASは、ビジネス・アナリティクス・ソフトウェアとサービスのリーディング・カンパニーであり、ビジネス・インテリジェンス市場においても最大の独立系ベンダーです。SASは、革新的なソリューションを通じて、70,000以上の顧客サイトに、パフォーマンスを向上し、より正確で迅速な意思決定を行う支援をしています。Know(R)(知る力)」を世界各地の顧客に提供し続けています。Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。