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SAS

全球商业智能和大数据分析软件

提供一流的数据整合、存储、分析和商业智能应用

SAS ETS

SAS/ETS-计量经济学与时间序列分析模块,为业务流程建模、预报和仿真提供丰富的时间序列、预报和计量经济学方法,从而提高战略战术规划水平。
SAS/ETS可以针对复杂业务情景来建模,对特定时间伴随时间推移可能对业务产生的动态影响进行分析,解决实际运营环境中的各种难题。

 

功能全解
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    高性能计量经济学
    在单一服务器SMP环境启用程序高性能:HPCOUNTREG为高性能数回归;HPSEVERITY用于高性能损失分布/严重性;HPQLIM为高性能的定性和有限独立变量模型;HPCOPULA为高性能模拟Copula函数。HPPANEL对于高性能面板数据模型。
  •  
    横断面计量方法
    截断回归、审查回归;二元概率单位、二元托比特书;随机前沿生产和成本模型;多元有限依赖模型,多元贝叶斯计量经济学模型。
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    时间序列分析
    动态回归和传递函数模型。X-12-ARIMA。多项式分布滞后模型。未观测到的组件模型。线性状态空间模型。向量自回归模型。 向量误差修正模型。
核心优势
  • 分析促销活动和事件的影响:软件的时间序列和计量经济功能能够为用户提供确定促销的几种机制。SAS建模环境的深度和灵活性可以容纳任何业务场景。
  • 客户选择和价格弹性模型:最大限度地了解针对某一类用户产品的特性。基于产品特性对客户的选择进行建模有助于提高策略,预测客户的决策。
  • 衡量和预测营销投资活动:了解哪些关键业务驱动因素影响消费者的需求。使用模拟和优化工具,可以最大化推动盈利增长。
  • 模型风险因素,并预测经济成果:Copula函数方法和复合分布建模方法能够多元维度的显示模型风险因素。经济计量学和时间序列分析模块可以正确的通过概率分布分辨随机事件的严重性。
  • 提供所需的信息做出更好的人事决策 :预测服务需求能够最大限度地发挥人力资源。高效的员工分配意味着客户需求利用最少的资源获取,避免资源浪费。

 

经典案例