Ищете комплексный инструмент прогнозирования, который может удовлетворить все потребности вашей организации в прогнозировании? SAS Visual Forecasting (VF) поставляется с удобным пользовательским интерфейсом без кода или с малым количеством кода, а также с программным интерфейсом и позволяет пользователям с легкостью выполнять крупномасштабный анализ временных рядов и иерархическое прогнозирование. Но что отличает SAS VF от конкурентов? Вот лишь некоторые из ключевых возможностей, которые выделяют его:

1. Масштабируемость с открытым исходным кодом: SAS VF может распространять открытый исходный код (Python и R) для параллельного запуска на узлах, где установлена ​​платформа SAS® Viya®, что упрощает масштабирование процессов прогнозирования с открытым исходным кодом до миллионов серий. Для получения дополнительной информации о том, как это достигается, обязательно ознакомьтесь с документом здесь. Если вы ищете практическое пошаговое руководство о том, как распространять алгоритмы с открытым исходным кодом, такие как Facebook Prophet, обязательно ознакомьтесь со статьей здесь.

2. Сегментация временных рядов. Благодаря встроенной функции сегментации, основанной на моделях спроса временных рядов, SAS VF позволяет пользователям применять различные стратегии моделирования к разным сегментам, повышая точность прогнозирования. Посмотрите здесь для получения подробной информации об автоматической сегментации. Или, если вы хотите добавить свои собственные сегменты, посмотрите здесь, чтобы узнать больше о конвейере внешней сегментации.

3. Глубокое обучение: SAS VF позволяет пользователям запускать рекуррентные нейронные сети (RNN), долговременную кратковременную память (LSTM) и вентилируемые рекуррентные блоки (GRU) простым способом, используя пакеты TNF или ATSM. SAS автоматически правильно структурирует данные, что значительно экономит ваше время по сравнению с ручным применением методов разработки признаков. Примеры и обзор теоретических концепций, применяемых для понимания того, что происходит за кулисами, можно найти на этом ресурсе.

4. Методы гибридного моделирования: SAS Visual Forecasting включает собственные узлы, которые используют нейронные сети в сочетании с традиционными методами временных рядов для получения наиболее точных результатов. Эти методы отлично работают, когда мы хотим включить множество переменных в наш процесс прогнозирования или должны иметь дело со сложными закономерностями в наших данных. Взгляните на эту бумагу, в которой вы более подробно ознакомитесь со всеми доступными техниками.

5. Создавайте свои собственные узлы: SAS Visual Forecasting позволяет создавать собственные узлы и совместно использовать их в виде готовых к работе решений без кода. организация. Для пошагового руководства взгляните на этот ресурс, который демонстрирует процесс разработки пользовательского узла повышения градиента, который вы можете загрузить и использовать непосредственно в любом конвейере прогнозирования.

6. Прогнозирование по исключениям: быстро определяйте в пользовательском интерфейсе прогнозы, которые отклоняются от бизнес-правил вашей организации, и используйте узел интерактивного моделирования для ручного анализа и моделирования этих рядов. Подробное руководство по эффективному использованию этой возможности смотрите в статье здесь.

7. Гибкие переопределения: вносите индивидуальные корректировки в определенные вами временные ряды или группы временных рядов с помощью простого пользовательского интерфейса. Посмотрите видео здесь, чтобы увидеть эту возможность в действии.

Хотите попробовать эти расширенные возможности самостоятельно? Просто посетите страницу Бесплатная пробная версия SAS Viya, чтобы получить доступ уже сегодня.