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SAS

全球商業智能和大數據分析軟件

提供一流的數據整合、存儲、分析和商業智能應用

SAS ETS

SAS/ETS-計量經濟學與時間序列分析模塊,為業務流程建模、預報和仿真提供豐富的時間序列、預報和計量經濟學方法,從而提高戰略戰術規劃水平。
SAS/ETS可以針對復雜業務情景來建模,對特定時間伴隨時間推移可能對業務產生的動態影響進行分析,解決實際運營環境中的各種難題。

 

功能全解
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    高性能計量經濟學
    在單一服務器SMP環境啟用程序高性能:HPCOUNTREG為高性能數回歸;HPSEVERITY用于高性能損失分布/嚴重性;HPQLIM為高性能的定性和有限獨立變量模型;HPCOPULA為高性能模擬Copula函數。HPPANEL對于高性能面板數據模型。
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    橫斷面計量方法
    截斷回歸、審查回歸;二元概率單位、二元托比特書;隨機前沿生產和成本模型;多元有限依賴模型,多元貝葉斯計量經濟學模型。
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    時間序列分析
    動態回歸和傳遞函數模型。X-12-ARIMA。多項式分布滯后模型。未觀測到的組件模型。線性狀態空間模型。向量自回歸模型。 向量誤差修正模型。
核心優勢
  • 分析促銷活動和事件的影響:軟件的時間序列和計量經濟功能能夠為用戶提供確定促銷的幾種機制。SAS建模環境的深度和靈活性可以容納任何業務場景。
  • 客戶選擇和價格彈性模型:最大限度地了解針對某一類用戶產品的特性。基于產品特性對客戶的選擇進行建模有助于提高策略,預測客戶的決策。
  • 衡量和預測營銷投資活動:了解哪些關鍵業務驅動因素影響消費者的需求。使用模擬和優化工具,可以最大化推動盈利增長。
  • 模型風險因素,并預測經濟成果:Copula函數方法和復合分布建模方法能夠多元維度的顯示模型風險因素。經濟計量學和時間序列分析模塊可以正確的通過概率分布分辨隨機事件的嚴重性。
  • 提供所需的信息做出更好的人事決策 :預測服務需求能夠最大限度地發揮人力資源。高效的員工分配意味著客戶需求利用最少的資源獲取,避免資源浪費。

 

經典案例

 

p3试机号2011212