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SAS大数据分析平台及其应用

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简介:
SAS大数据分析平台提供强大的数据管理与分析工具,帮助企业从海量数据中挖掘商业价值。涵盖统计分析、预测建模等领域,广泛应用于金融、医疗等行业。 ### SAS大数据分析平台与应用 #### SAS简介与市场地位 SAS(赛仕公司)是一家专注于数据分析及智能应用领域的领先企业,自1976年成立以来,在全球积累了丰富的经验和深厚的市场基础。作为商业分析软件和服务提供商的翘楚,SAS在分析应用领域占据领导地位,并且是全球最大的独立软件公司之一。根据最新的市场调研报告,在2017年有超过30份报告将SAS认定为行业的领导者。 - **市场表现**:在全球财富500强中排名前100的企业里,94家正在使用SAS的产品和服务,这不仅反映了其广泛的市场认可度,也体现了产品与服务的高质量。 - **客户基础**:目前全球有超过84,000个客户在使用SAS的服务或软件,其中包括500多家能源企业和370余家中企。这些数字展示了SAS在全球范围内的广泛影响力。 - **研发投入**:每年将收入中的26%用于研发,这一比例远超行业平均水平,表明其对技术创新和产品升级的重视程度,并确保技术和产品的持续领先地位。 #### SAS在高级分析领域的领导地位 - **市场份额**:根据IDC数据,在高级分析及预测分析领域中SAS占据30.5%的份额,连续9年蝉联全球第一。这一成就充分证明了其强大的市场竞争力。 - **第三方评价**:Forrester Wave 2018年第三季度报告将SAS评为行业领导者,并基于对产品、战略和市场份额等关键指标进行了评估。 #### SAS在电力行业的解决方案及应用案例 - **解决方案概述**:为电力企业提供定制化的大数据分析方案,涵盖大数据分析、预测性维护、客户需求分析等多个方面。通过这些措施,企业可以更高效地管理资源并优化客户服务体验。 - **客户案例**:SAS服务于众多顶级能源和公用事业公司,在美国财富500强公共事业公司中的使用比例为100%,而在全球范围内这一数字则达到80%。 #### SAS大数据分析平台及其功能 - **平台介绍**:SAS大数据分析平台集成了多种先进技术和工具,帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息。支持人工智能、机器学习等技术,并特别强调在欺诈侦测和流数据分析方面的应用能力。 - **平台特点** - 开放访问框架:提供一个开放的接入环境以灵活地连接不同的数据源和技术栈; - 大规模并行处理算法:SAS提供的机器学习算法数量比其他任何厂商都多,并支持大规模并行处理,从而极大地提高了数据分析效率。 - 全面覆盖分析生命周期:工具紧密集成,可以全面覆盖从数据准备到模型构建、部署及监控等各个阶段。 综上所述,无论是市场份额、客户满意度还是技术创新能力来看,SAS都是一个强大的领导者。特别是在电力行业中所提供的解决方案和应用案例已经得到了广泛的验证和支持。

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客服
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  • SAS
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    SAS大数据分析平台提供强大的数据管理与分析工具,帮助企业从海量数据中挖掘商业价值。涵盖统计分析、预测建模等领域,广泛应用于金融、医疗等行业。 ### SAS大数据分析平台与应用 #### SAS简介与市场地位 SAS(赛仕公司)是一家专注于数据分析及智能应用领域的领先企业,自1976年成立以来,在全球积累了丰富的经验和深厚的市场基础。作为商业分析软件和服务提供商的翘楚,SAS在分析应用领域占据领导地位,并且是全球最大的独立软件公司之一。根据最新的市场调研报告,在2017年有超过30份报告将SAS认定为行业的领导者。 - **市场表现**:在全球财富500强中排名前100的企业里,94家正在使用SAS的产品和服务,这不仅反映了其广泛的市场认可度,也体现了产品与服务的高质量。 - **客户基础**:目前全球有超过84,000个客户在使用SAS的服务或软件,其中包括500多家能源企业和370余家中企。这些数字展示了SAS在全球范围内的广泛影响力。 - **研发投入**:每年将收入中的26%用于研发,这一比例远超行业平均水平,表明其对技术创新和产品升级的重视程度,并确保技术和产品的持续领先地位。 #### SAS在高级分析领域的领导地位 - **市场份额**:根据IDC数据,在高级分析及预测分析领域中SAS占据30.5%的份额,连续9年蝉联全球第一。这一成就充分证明了其强大的市场竞争力。 - **第三方评价**:Forrester Wave 2018年第三季度报告将SAS评为行业领导者,并基于对产品、战略和市场份额等关键指标进行了评估。 #### SAS在电力行业的解决方案及应用案例 - **解决方案概述**:为电力企业提供定制化的大数据分析方案,涵盖大数据分析、预测性维护、客户需求分析等多个方面。通过这些措施,企业可以更高效地管理资源并优化客户服务体验。 - **客户案例**:SAS服务于众多顶级能源和公用事业公司,在美国财富500强公共事业公司中的使用比例为100%,而在全球范围内这一数字则达到80%。 #### SAS大数据分析平台及其功能 - **平台介绍**:SAS大数据分析平台集成了多种先进技术和工具,帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息。支持人工智能、机器学习等技术,并特别强调在欺诈侦测和流数据分析方面的应用能力。 - **平台特点** - 开放访问框架:提供一个开放的接入环境以灵活地连接不同的数据源和技术栈; - 大规模并行处理算法:SAS提供的机器学习算法数量比其他任何厂商都多,并支持大规模并行处理,从而极大地提高了数据分析效率。 - 全面覆盖分析生命周期:工具紧密集成,可以全面覆盖从数据准备到模型构建、部署及监控等各个阶段。 综上所述,无论是市场份额、客户满意度还是技术创新能力来看,SAS都是一个强大的领导者。特别是在电力行业中所提供的解决方案和应用案例已经得到了广泛的验证和支持。
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    本论文探讨了智能交通系统中大数据平台的设计与实现,并分析其在提高交通效率、减少拥堵及优化资源配置等方面的应用价值。 智慧交通大数据平台是基于大数据技术的智能系统,旨在解决复杂交通问题。该平台整合了数据分析、机器学习及云计算等多项技术,能够实时处理并分析交通数据以提升管理效率与智能化水平。 本节课程将详细介绍这一系统的构成要素、功能特性及其应用场景等内容。 一、智慧交通大数据平台组成 1. 大数据存储系统:用于保存视频监控信息、GPS定位记录及其他感知器所采集的数据。 2. 数据处理引擎:实现对实时交通数据的清洗与转换,并进行深入分析。 3. 机器学习算法:能够预测未来趋势,如流量变化及事故风险等。 4. 云计算平台:提供强大的计算能力支持大规模数据分析任务。 二、智慧交通大数据平台功能特色 1. 强大的数据处理能力:可实时解析海量信息。 2. 高度智能化:通过分析历史记录来指导未来的决策过程。 3. 效率高的存储方案:确保大量数据的安全存放与便捷调用。 4. 灵活的扩展性:适用于多种交通管理场景的需求变化。 三、智慧交通大数据平台的应用领域 1. 交通流量预测:提前预知道路使用情况,优化调度安排。 2. 预测潜在事故点:减少意外事件的发生几率。 3. 车辆监控与维护:确保车辆安全运行并及时发现故障。 4. 智能化城市管理:提升整体交通运输系统的响应速度和准确性。 四、智慧交通大数据平台的实际应用案例 1. 对逃费行为的追踪系统:有效识别违规通行者,保障收费制度执行到位。 2. 先进的城市交通指挥中心:利用先进技术实现更高效的日常运营与应急处理。 3. 车辆监控解决方案:实时掌握车辆动态信息并提供维护建议。 综上所述,智慧交通大数据平台是应对当前复杂多变的交通运输环境的有效工具之一,有助于提高整体系统的效率和智能化程度。
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