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SAS (Statistical Analysis System)是一個統計分析、大數據預測軟件，快速分析大數據預測模型，簡化和自動化數據預測過程，生成大量可靠的預測，它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。
直觀的第四代編程語言
高度靈活、可擴展、語法易學的4GL包括數百種支持編程的語言元素和功能，包括從數據提取、格式化和清理到數據分析、報告和信息存儲。
強的SAS分析帶來的高等統計分析
提供廣泛的統計方法，包括具有內置映射功能的地理位置分析，這些方法經常更新，以反映新的方法學。
在基于Web的環境中預先構建的現成過程庫
通過交付使用幾個簡單命令執行的關鍵功能來簡化編程、分析和報告，并提高程序員的生產率和效率。
數據可視化、展示和交付
使用各種業務圖、圖表、圖和3-D關系圖，以可視方式展示想法和發現。
SAS軟件V9.4包括多個模塊供用戶選擇，部分模塊內容如下：包括SAS Analytics Pro、SAS Access to Teradata、SAS Access to PC File Formats、SAS Integration Technologies、SAS Enterprise Guide、SAS Enterprise Miner、SAS/Access to Hadoop、SAS/Access to Oracle等。
SAS Analytics Pro
SAS Analytics Pro和SAS Analytics Pro高等編程易于使用但功能強的訪問、操作、分析和呈現信息的功能 – 適用于云和現場部署。加上可用的高等統計技術。
使用SAS Analytics Pro提高工作效率——您需要的全部數據分析工具都在一個軟件包中。并通過SAS Analytics Pro Advanced Programming獲得更多功能。
SAS Analytics Pro提供以可視格式訪問、操作、分析和呈現信息的功能。SAS Analytics Pro現在可用于云和本地部署，跨環境集成數據并提供企業可視化和報告。
SAS Access to Teradata
您的站點使用Teradata，這是一種關系型DBMS，以可靠管理TB級數據而享有令人羨慕的聲譽，使用完善的硬件來促進并行處理，以及支持硬件和軟件的操作系統。您的網站擁有熱情的Teradata用戶，他們希望使用SAS軟件來挖掘、存儲和分析DBMS數據，從而獲得從基本數據利用（報告和圖表）到新技術的SAS工具庫。
我能把SAS系統和Teradata數據庫管理系統連接起來嗎？您可以使用到Teradata的SAS/ACCESS接口，這是一種客戶端/服務器軟件，使SAS用戶能夠透明地訪問和操作Teradata DBMS數據。透明訪問只是意味著SAS用戶可以使用Base SAS軟件或SAS Enterprise Guide軟件在Teradata DBMS中讀取數據和從中寫入數據。Teradata的SAS/ACCESS接口的核心是引擎技術，這是一種SAS機制，使用戶能夠直接以特定的數據格式讀取或寫入數據。
SAS Access to PC File Formats
提供了連接到PC格式文件的接口，使用戶能夠從PC文件中讀取數據，以便在SAS分析報告或應用程序應用，并且使用SAS數據集能創建各種格式的PC文件。SAS/ACCESS接口能讀取PC文件數據的類型包括DBF、DIF、WK1、WK3、WK4和在Windows系統的Excel格式，以及在UNIX下的DBF和DIF格式等。
SAS Integration Technoligies
IT managers經常努力集成異構軟件系統以及各種平臺和操作系統。因此，智能應用往往難以實施，因為必須安裝和維護新的接口和硬件。
SAS Integration Technologies通過基于標準的通信機制和應用程序編程接口 (API) 解決了這些挑戰，幫助及時向需要的人提供信息。通過與SAS平臺集成的中間層服務器，SAS減少了分析部署的成本和復雜性。通過很大限度地減少集成點和統一支持功能，SAS Integration Technologies有助于減少第三方Web應用程序服務器的成本并簡化安裝和升級管理。
好處
按時按預算交付情報應用程序
SAS提供了一個智能平臺，其中包含IT運行SAS Web應用程序所需的一切。
在企業范圍內利用SAS Analytics和SAS Business Intelligence
SAS Stored Process Server提供了一種向用戶提供SAS智能的簡單方法，無論他們身在何處、用戶界面或輸出格式如何。這種靈活性使用戶能夠自給自足，從而節省了IT時間并提高了用戶的工作效率。
深入了解智能應用程序的性能
通過性能報告，SAS管理員可以跟蹤作業流運行時間。數據字典允許分析師調查數據屬性，包括元數據、描述性注釋和模式。在更改現有對象之前，分析師可以評估對象的使用情況以評估更改的潛在影響。
快速傳遞信息
SAS Integration Technologies的發布框架為企業范圍內的信息交付提供了一個完整、穩健的環境。將信息分發給需要它的人可以改進決策過程并提高整個企業的績效。
更有效地管理SAS平臺
基于Web的集中管理為數據準備和管理提供了易于使用的界面。通過統一的界面，您可以監控服務器性能、管理和接收警報，并生成性能報告以證明合規性并滿足審計要求。
SAS Enterprise Guide
從點擊式Windows界面訪問SAS的功能。SAS Enterprise Guide提供對數據的透明訪問以及將數據導出到其他應用程序的能力。它是一種易于使用的菜單和向導驅動的工具，用于分析數據和共享結果。
SAS Enterprise Guide是一種易于使用的Windows客戶端應用程序，它提供以下功能：
對諸多SAS功能的訪問能力
直觀生動且可定制的界面
對數據透明訪問的能力
用于分析和生成報表的現成任務
將數據和結果輕松導出到其他應用程序
腳本編寫和自動操作
代碼編輯功能
使用SAS Enterprise Guide時，同時也在后臺使用SAS軟件。SAS Enterprise Guide可以連接本地計算機上的SAS，也可以連接其他計算機（即SAS服務器）上的SAS。訪問數據和創建任務時，SAS Enterprise Guide將生成SAS代碼。運行任務時，將生成的代碼發送至SAS進行處理，然后將結果返回至SAS Enterprise Guide。
SAS Enterprise Guide也連接儲存對象信息的SAS元數據儲存庫。
SAS Enterprise Miner
簡化數據挖掘過程并基于分析創建預測和描述模型。SAS Enterprise Miner可幫助您分析復雜數據、發現模式并構建模型，以便您可以更輕松地檢驗欺詐、預測資源需求并很大程度地減少客戶流失。
SAS Enterprise Miner簡化了數據挖掘過程，基于對整個企業的大量數據的分析，創建了高度準確的預測和描述性模型。數據挖掘適用于各種行業，并為欺詐檢驗、住房持有、客戶保留和流失、數據庫營銷、市場細分、風險分析、親和力分析、客戶滿意度、破產預測和投資組合分析等各種業務問題提供了方法。
在SAS Enterprise Miner中，數據挖掘過程具有以下步驟（SEMMA）：
通過創建一個或多個數據集對數據進行采樣。樣本應該足夠大以包含關鍵信息，但也應該足夠小以進行處理。此步驟包括使用數據準備工具進行數據導入、合并、附加和篩選，以及使用統計采樣技術。
通過搜索關系、趨勢和異常來探索數據，以獲得理解和想法。這一步驟包括使用統計報告和圖形探索工具、變量選擇方法和變量聚類。
通過創建、選擇和轉換變量來修改數據，以集中模型選擇過程。此步驟包括使用工具定義轉換、缺失值處理、值重新編碼和交互式裝箱。
通過使用分析工具對數據進行建模，以訓練統計或機器學習模型，從而可靠地預測期望的結果。該步驟包括使用線性和邏輯回歸、決策樹、神經網絡、Partial least squares method、LARS和LASSO、Nearest Neighbor以及導入其他用戶甚至SAS Enterprise Miner外部定義的模型等技術。
通過評估數據挖掘過程中結果的有用性和可靠性來評估數據。此步驟包括使用工具比較模型和計算新的擬合統計、截止分析、決策支持、報告生成和評分代碼管理。
您可能會也可能不會在分析中包含全部SEMMA步驟，并且可能需要多次重復其中一個或多個步驟才能獲得滿意的結果。
完成SEMMA步驟后，您可以將來自一個或多個優勝者模型的評分公式應用于可能包含也可能不包含目標變量. 對模型訓練時不可用的新數據進行評分是大多數數據挖掘問題的目標。
此外，高等可視化工具使您能夠快速輕松地檢查多維直方圖中的大量數據，并以圖形方式比較建模結果。
對模型訓練時不可用的新數據進行評分是大多數數據挖掘練習的目標。SAS Enterprise Miner包括用于為整個系統生成和測試完整分數代碼的工具工藝流程圖作為SAS代碼、C代碼和Java代碼，以及用于對新數據進行交互式評分和檢查結果的工具。您可以將您的模型注冊到SAS元數據服務器，以便與SAS Enterprise Guide和SAS Data Integration Studio等應用程序的用戶共享您的結果，這些應用程序可以將評分代碼集成到報告和生產流程中。SAS模型管理器通過提供用于在開發、測試和生產環境中管理項目的結構來補充數據挖掘過程，并與SAS Enterprise Miner集成。
SAS/Access to Hadoop
SAS/Access to Hadoop使您能夠通過配置單元和配置單元Server2以及從HDFS訪問Hadoop數據。您可以將SAS/ACCESS接口與Hadoop和SAS應用程序一起使用，以訪問作為SAS數據集的Hadoop數據，而不需要特定的Hadoop技能，如編寫MapReduce代碼。
SAS/Access to Hadoop與其他SAS引擎類似。也就是說，您執行一個LIBNAME語句來分配一個libref并指定引擎。在libref有效的整個SAS會話中使用該libref。在LIBNAME語句中，您可以指定Hadoop服務器連接信息。
為什么使用SAS/Access to Hadoop
SAS/Access to Hadoop提供了一個到Hadoop數據的橋梁，這樣您就可以運行您喜歡的SAS用戶界面。
SAS/Access to Hadoop支持SQL傳遞功能，使SQL代碼能夠傳遞到Hadoop集群進行處理。顯式SQL傳遞將本機HiveQL直接傳遞到Hadoop集群進行處理。隱式SQL傳遞將SQL代碼（由SAS生成）轉換為HiveQL，然后將其傳遞到Hadoop集群。
SAS/Access to Hadoop將Hadoop數據轉換為適當的SAS數據類型，以便使用SAS進行處理。
SAS/Access to Oracle
SAS/ACCESS to Oracle在多個版本的Oracle數據庫管理系統中應用，包括OracleExadata數據庫等。該接口提供了SAS和Oracle數據源之間的直接連接，它利用數據庫工具便于優化抽取和加載。
當您設置數據集選項BULKLOAD=YES時，SAS/ACCESS to Oracle可以調用Oracle SQL*Loader（SQLLDR）。Oracle大容量加載程序提供了加載性能，因此您可以將數據從SAS文件快速移動到Oracle表中。SAS/ACCESS軟件的未來版本將繼續使用強的Oracle工具來提高負載性能。提供了一個Oracle大容量加載示例。
