sas里面进行svm分析(一)
SVM分类器设计
SVM分类器设计
1.引言
支撑矢量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，
通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。SVM分类器在推广性和经验误差两方面能达到平衡，是目前比较盛行的分类器。
1.1 什么是SVM分类器
所谓支持向量机，顾名思义，分为两个部分了解，一什么是支持向量，简单来说，就是支持或者是支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点；二这里的“机”是什么意思。 “机（machine,机器）”便是一个算法。在机器学习领域，常把一些算法看做是一个机器，如分类机(当然，也叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析；(2)对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。
1.2 SVM分类器的优点和缺点
优点：
(1)由于核函数隐含一个复杂映射，经验误差小，因此针对小样本数据利用支持向量能够完成线性或非线性规划问题；推广性和经验误差平衡。
(2)SVM 的最终决策函数只由靠近边界的少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。
(3)少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。这种“鲁棒”性主要体现在:①增、删非支持向量样本对模型没有影响;②支持向量样本集具有一定的鲁棒性; ③有些成功的应用中,SVM 方法对核的选取不敏感
缺点：
(1)在训练分类器时 ,SVM的着眼点在于两类的交界部分 ,那些混杂在另一类中的点往往无助于提高分类器的性能 ,反而会大大增加训练器的计算负担 ,同时它们的存在还可能造成过学习 ,使泛化能力减弱 .为了改善支持向量机的泛化能力。
(2) SVM算法对大规模训练样本难以实施。由于SVM是借助二次规划来求解支持向量，而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算（m为样本的个数），当m数目很大时该矩阵的存储和计算将耗费大量的机器内存和运算时间。
(3) 用SVM解决多分类问题存在困难。经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。主要有一对多组合模式、一对一组合模式和SVM决策树；再就是通过构造多个分类器的组合来解决。主要原理是克服SVM固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。如：与粗集理论结合，形成一种优势互补的多类问题的组合分类器
1.3 SVM分类器当前研究热点
(1)针对大样本数据训练难度问题，对SVM算法的改进。例如J.Platt的SMO算法、T.Joachims的SVM、C.J.C.Burges等的PCGC、张学工的CSVM以及O.L.Mangasarian等的SOR算法。
(2)如何降低边界混杂点(即所谓统计误差导致的“不干净”点)导致的不必要的训练计算负担，增强泛化能力。这种思路聚焦于样本数据预处理的探索，例如NN-SVM。
(3)分类器设计思想之间的融合以及取长补短。例如[2]采样支撑矢量机和最近邻分类相
结合的方法，在提高支撑矢量机的精度的同时，也较好的解决了核参数的问题。【sas里面进行svm分析】
1.4 本文所解决的问题
本文对所给的二类样本，随机生成等容量的训练样本和测试样本，利用训练样本使用三种核函数生成最优决策超平面，对测试样本进行判决，将测试结果与训练目标进行比较。使用“特异性”和“敏感度”两个指标评估不同核函数的下支撑矢量机的性能。
2.SVM方法论述
支持向量机中对于非线性可分的情况，可使用一个非线性函数(x)把数据映射到一个高维特征空间，在高维特征空间建立优化超平面，判决函数变为：
n
f(x)Sgniyi(xi),(x)b
i1
一般无法知道(x)的具体表达，也难以知晓样本映射到高维空间后的维数、分布等情况，不能再高维空间求解超平面。由于SVM理论只考虑高维特征空间的点积运算
(xi),(xj)
，而点积运算可由其对应的核函数直接给出，即
，用内积
K(xi,xj)(xi),(xj)K(xi,xj)
代替最优分类面中的点积，就相当于把原
特征空间变换到了某一新的特征空间，得到新的优化函数：
1l
Max: W()iijyiK(xi,xj)
2i,j1i1
l【sas里面进行svm分析】
Subject to 0iC，iyi0 i0,i1,2,,l
i
求解上述问题后得到的最优分类函数是：
n
f(x)SgniyiK(xi,x)b
i1
b是分类阀值，可以用任一个支持向量求得，或通过两类中任意一对支持向量取中值求得。其中核函数
K(xi,x)
可以有多种形式，常用的有：
（1）线性核,Linear：K(x,y)xy；线性分类时使用 （2）多项式核,Poly：
K(xi,x)(xi,x1)d
，d是自然数；
（3）径向基核,Radial Basis Fuction(RBF)核
K(xi,x)exp(
（4）sigmoid核：
xixjgp2
2【sas里面进行svm分析】
),gp0
，其中k, δ均是常数
K(xi,xj)tanh(kxTy)d
3.实验及验证
3.1流程图及其解释
实验步骤：
Fig1 支撑矢量机训练以及测试设计流程图
1.将数据随机分为两组,一组用来训练一组用来测试； 2.分别使用三种核函数对训练样本进行SVM训练; 3.将三种核函数的结果分别针对测试集测试； 4.分析测试的结果。
3.2实验衡量指标
本文使用三个指标定义参数的影响：敏感度(sensitivity)、特异性（specificity），耗
时长（time-consumption）。
1.敏感度:sensitivity2.特异性: specificity
c
*100%
cd
a
*100%
ab
3.耗时长: timeconsumptionTendTstart
其中，a定义为类1判定为类1的样本数目，b为类1判定为类2的样本数
Tstart为程序自二次优化开始的时间，Tend为程序计算出所有参数后的时间。
目，c为类2判定为类1的样本数目，d为类2判定为类2的样本数目。
3.3实验结果分析
Fig2 训练集得到的决策超平面，红色‘O’标定支撑矢量
Fig3对应利用决策平面对测试集的分类效果
红色‘O’标定错误分类样本
Fig2和Fig3是在定义拉格朗日乘子上界为C=100，径向基核参数gp=2的分
类效果。
那么涉及到径向基核参数gp和拉格朗日乘子上界C最优问题，本实验以这两者为自变量，以敏感度，特异性，耗时长为因变量。在gp[1,10],C[100,1000]的范围内寻找最优点，结果画图如下。
Fig4.敏感度随拉格朗日乘子上界C和径向基核参数gp的变化
Fig5.特异性随拉格朗日乘子上界C和径向基核参数gp的变化
sas里面进行svm分析(二)
模态分析方法综述
摘要：本文主要介绍了模态分析在结构动力特性中的应用，介绍了模态分析的三大方法：有限元分析法、试验模态分析法、运行模态分析法。分分了有限元分析法、试验模态分析法的不足，并从频域方法、时域方法及时频分析方法三个方面介绍了运行模态分析法（OMA），并指出了其关键技术以及存在问题，方便以后作深一步的研究。 关键词：模态分析；有限元分析法；试验模态分析法；运行模态分析法
引言
模态分析方法就是以振动理论为基础以模态参数为目标的分析方法。它是研究物理参数模型模态参数模型和非参数模型的关系并通过一定手段确定这些系统模型的理论及其应用的一门学科[1]。我们知道，模态是机械结构的固有振动特性，每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。模态分析就是要获得机械结构的模态参数，如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内，各阶主要模态的特性，就可能预知结构在此频段内，在外部或内部各种振源作用下实际振动响应，而且已通过模态分析知道模态参数并给予验证，就可以把这些参数用于设计过程，优化系统动态特性，或者研究把该结构连接到其他结构上时所产生的影响。因此，模态分析是结构动态设计及设备故障诊断的重要方法。一般模态分析分为3类[2]。：一是有限元分析法（Finite Element Analysis，简称FEA）；二是基于输入输出模态试验的试验模态分析法（Experimental Modal Analysis，简称EMA）；三是基于仅测量输出的运行模态分析法（Operational Modal Analysis，简称OMA）。
1.有限元分析法1.1有限元分析法的介绍
有限元分析法是将弹性结构离散化为有限数量的具体质量、弹性特性单元后，在计算机上作数学运算的理论计算方法。有限元分析法是将弹性结构离散化为有限数量的具体质量、弹性特性单元后，在计算机上作数学运算的理论计算方法。它的优点是可以在结构设计之初，根据有限元分析结果，便预知产品的动态性能，可以在产品试制出来之前预估振动、噪声的强度和其他动态问题，并可改变结构形状以消除或抑制这些问题。只要能够正确显示出包含边界条件在内的机械振动模型，就可以通过计算机改变机械尺寸的形状细节[3]。目前，国际上采用的有限元分析有如下趋势；（1）从单纯的结构力学计算发展到求解多物理场问题。近年来有限元方法已发展到流体力学、温度场、电传导、磁场、渗流和声场等“耦合场”问题的求解计算。（2）由求解线性工程问题进展到分析非线性问题。
1.2有限元分析法的局限性
有限元法的不足[4]是计算繁杂，耗资费时。这种方法，除要求计算者有熟练的技巧与经验外，有些参数（如阻尼、结合面特征等）目前尚无法定值，并且利用有限元法计算得到的结果，只能是一个近似值。正因如此，大多数数学模拟的结构，在试制阶段，做全尺寸样机的动态试验，以验证计算的可靠程度并补充理论计算的不足，特别对一些重要的或涉及人身安全的结构，就更是如此。
2.试验模态分析法
2.1试验模态分析法的介绍
试验模态分析属结构动力学反问题，都基于真实结构的模态实验，能得到准确的结果。试验模态分析是模态分析中最常用的，它与有限元分析技术一起成为解决现代复杂结构动力学问题的两大支柱。利用试验模态分析研究系统动态性能是一种更经济、更有实效的方法。在试验模态分析中大致可以分为四个步骤[3]：l）动态数据的采集及频响函数或脉冲响应函数分析；2）建立结构数学模型；3）参数识别；4）振形动画。和有限元方法相比较，结构动力修改的反问题在试验模态分析基础上要加容易。
2.2试验模态分析法的局限性
虽然试验模态分析的方法在理论上已经趋于完善，但是在应用上还是存在它的局限性。在实际工程结构中，要获得输入激励的完整信息是难以实现的，或者根本就没有获得任何输入信息，具体表现为：l）海洋平台、建筑物以及桥梁等在风、浪以及大地脉动作用下引起的振动；导弹以及航天器在飞行运输过程中所产生的振动等，这些结构在实际工作时所承受的载荷往往是不可测量或很难测得，因而无法获得结构系统的激励输入信息；2）某些结构待识别的自由度很多，并且所受载荷的空间分布复杂，往往没有足够的传感器，无法得到完整的输入信息；3）所需要的载荷测试量（力）与能够测试的量（加速度）不是同一类信号，所需要的量不能直接测试，不能满足识别方法的要求；4）很多实际工作中，例如武器结构的振动试验，已经得到大量的振动响应数据，但却没有输入数据。然而目前根据实测振动响应数据往往只能得到诸如共振频率、最大峰值、总均方根值等特征量，而不能进一步用于对产品结构的动力特性分析，这就难以对产品的整体变形、响应特性作完整了解，大量的试验结构不能得到充分利用。
3.运行模态分析法由于有限元分析法和实验模态分析法存在的局限性，继而发展出了OMA技术。OMA是指在结构运行过程中，只采集结构响应信号即可进行结构模态参数识别的方法。下面从频域法、时域法和时频法[5]3个方面对运行模态分析方法作一下介绍。
3.1频域法
结构模态参数识别的频域法是指从结构传递函数或频响函数识别出结构模态参数（频率、振型、阻尼比）的方法。目前，该领域的技术已相对较为成熟，但由于方法本身存在着局限性，参数识别的结果必然存在着一定的误差。
频域法的最大优点是直观，从实测频响函数曲线就可直接观测到模态分布。在处理实测频响函数过程中利用频域平均技术，最大限度地抑制了噪声的影响，但也存在着混频和谱泄露等问题
3.2时域法
结构模态参数的时域识别法与频域方法不同，它无需将所测得响应与激励的时间历程信号变换到频域中去，而是直接在时域中进行参数辨识。时域法所采用的原始数据主要为结构的自由振动响应，有的也采用结构的脉冲响应和强迫振动响应，这样可以无需知道激励就可单独从响应数据中辨识模态参数。 时域法可以克服频域法的一些缺陷，特别是对大型复杂构件，如海洋平台、建筑物及水工结构等受到风、浪及大地脉动的作用。它们在工作中承受的载荷很难测量，但响应信号容易测得，直接利用响应的时域信号进行参数识别具有重要的意义。时域法面临的问题是抗噪声干扰、分辨和剔除由噪声引起的虚假模态和模型的定阶等问题。
3.3时频法
实际工程中很多环境激励是不能近似成平稳激励的，响应信号是非平稳的时变信号。对于这种时变响应信号，上述的两种方法不能同时满足对信号在时、频两域进行局部分析的要求，而这又是处理非平稳信号最根本和最关键的技术。因此，越来越多基于小波变化[6]等的时频方法在运行模态分析中得到了广泛应用。比如，Alonge等[7]利用遗传算法和最小二乘优化技术进行结构选择和神经网络参数选择，提出了一种基于小波的神经网络系统辨识方法。徐增丙等[8]提出了一种基于改进的Morlet小波的模态参数识别方法，运用小波熵对小波参数进行了优化选择，针对小波分析时产生的端部效应问题，运用最小二乘支持向量机（LS―SVM）对小波骨架进行预测延拓的方法，经预测分析后可获得较准确的模态参数。
时频域法既有频域法的优点又有时域法的优点，它将结构响应在时频两域展开，更有利于辨识结构非线性响应特征，故时频域法是一种很有前途的动力学系统辨识方法。时频域法目前的发展趋势是努力研究和构造更多与结构固有特征相匹配的小波基函数，使得模态分析的精度越来越高。
4.结论
近年来，随着工程应用领域的不断拓展，运行模态参数识别已成为一个具有广阔前景的研究课题，受到了国内外广泛重视，具有很强的实际意义和工程应用价值。虽然对于运行模态分析方法已有大量的研究结果，但由于实际问题的复杂性，仍然存在一些问题需[8]进一步研究，这主要表现在：（1）对于旋转机械而言，能够采集到的信号主要以转子工频信号为主，微弱的模态响应信号被完全淹没在强大的工频信号中，如何从强大的工频信号中提取微弱的模态响应信号。（2）由于在实际的应用中所测到的响应信号中存在着大量的噪声信号，如何有效地剔除噪声模态。对于旋转机械还有可能存在着谐波干扰，如何消除谐波干扰。（3）现有的运行模态分析方法大多都是以白噪声激励为前提的，如何提高目前识别方法的鲁棒性。（4）由于结构在工作地过程中模态参数是变化的，如何有效识别时变的模态参数。（5）如何处理非线性模态的正交性、解耦性、稳定性、模态的分叉、渗透等问题是当前研究的重点。由于在运行模态分析的过程中得到的自然激励响应信号成分复杂是典型的非平稳信号，在未来的研究中、应充分利用现代信号处理技术，通过多种方法优势互补，寻找新的高精度混合识别方法，在解决现有问题的基础上进一步地提高识别精度和可靠性。（作者单位：西华大学机械工程学院）
参考文献：
[1]W.Heylen S.Lammens P.Sas Modal Analysis Theory and Testing KULeuven （ISBN9073802-61-X） 1998：2-5.
[2]祁克玉.一种改进的EMD设备故障诊断方法及裂纹定量诊断反问题研究[D].西安：交通大学机械工程学院，2007：23-28.
[3]梁君，赵登峰.模态分析方法综述.现代制造工程，2006，8：1-5.
[4]陈孙水.先进试验模态分析中若干关键问题研究[D].南京：南京航空航天大学，2005：3-10.
[5]任宜春.基于小波分析的结构参数识别方法研究[D].长沙：湖南大学，2007：5-15
[6]蔡如华.基于小波变换的热辐射测温信号消噪处理.桂林电子科技大学学报，2005，25（6）：1-5.
[7]ALONGE F，D’LPPOLITO F，RAIMONDI F M.System i.dentification via optimised wavelet-based neural networks.Control Theory and Applications，2003，150（2）：147-154.
[8]陈东弟，向家伟等.运行模态分析方法综述.桂林电子科技大学学报，2010，30（2）：1-8.
sas里面进行svm分析(三)
数据分析“基业常青”
把数学知识变成算法，再以软件的形式打造成各种工具，这件事SAS做了40年。从1976年公司正式成立一直到现在，说SAS见证了数据分析行业的变迁，也并不过分。在近几年，数据分析的可视化应用的范围在不断增大，尤其是那些高端的分析方法更受行业用户们的关注。图形、图像、计算机视觉、UI都可被用于展现和解释数据，这让数据分析可视化更快地获得普及。这些构成了SAS“基业常青”的主因。 从1976年开始，SAS创立已40年。40年来，SAS从最初的5名员工发展到现在1.4万多名员工，始终专注于数据分析、数据挖掘领域。
把数学知识变成算法，再以软件的形式打造成各种工具，这件事SAS做了40年。其中，有一项工作非常重要，那就是如何创新地把数据分析用于解决实际商业问题，提升商业价值，具体实现过程包括将数据分析平民化、数据分析范围扩大化（如扩大到物联网、智慧城市等领域）、数据分析深入化（向“互联网+”深入）、数据分析的战略化等。
但以上这些还并非SAS贡献的全部。据媒体报道，SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight非常热衷于收藏艺术品、矿物藏品，如今他也正致力于引领SAS把数据分析变成IT与艺术的结合体。
近日，2016 SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会在京召开。本届峰会以“引领大分析――创新与价值”为主题，透过创新思维、实战案例，揭示数据创造价值、分析洞察未来的成功路径。超过1000位SAS全球大数据专家、中国用户、合作伙伴、学者、媒体与行业分析师参与了此次大会，并就大数据分析、物联网、云分析、机器学习、文本分析、数据可视化、场景营销、风险管理、实时反欺诈等众多热点话题展开了主题演讲和讨论。
“大”和“最”
从1976年公司正式成立一直到现在，说SAS见证了数据分析行业的变迁，并不过分。
PC时代，数据分析通常由专业IT人员来操作，那时“大数据”的概念还没有诞生，但SAS已经在研究如何进行海量数据的分析挖掘，并且也开发了很多相关软件。多年来，需要SAS处理的数据量一直在增加，服务的领域也越来越多，所以在SAS眼里，大数据的“大”不是相对的，并不能完美描述数据量的快速增长状态，也无法描述SAS当下的市场地位――SAS更希望“大”中能包含有“最”的含义。
SAS公司执行副总裁兼首席客户官Fritz Lehman在SAS工作32年了，考虑到公司发展已经拥有四十年历史，他当然可以算是SAS的一位历史专家了。
“我在SAS干过很多不同的工作，所以我了解SAS的很多业务。最开始我做技术支持――接电话、回答顾客对SAS的任何问题，这项工作非常有价值，因为我每天都能学到SAS的知识。后来我成为SAS的一名培训员，四处进行培训，教客户如何使用SAS软件。再后来我进入了产品研发团队，然后又先后做咨询、销售工作。我第一次获得提拔是在咨询部门――成为咨询部门的负责人。”Fritz Lehman在接受媒体采访时说。
如今，Fritz Lehman正致力于帮助SAS公司的全球客户学会如何通过数据分析获得成功。在峰会演讲中，Fritz Lehman描述了一个“快鱼吃慢鱼”的过程：近几年，企业一直致力于数字化、互联网化，这导致了大量数据的产生。如今，已经到了一个关键节点――企业需要挖掘数据、发现价值。这时，即便是一个很小的团队，也能以很快的速度在产业聚变中发展新业务，变成“快鱼”，并淘汰那些不擅长挖掘数据的“慢鱼”。
SAS有能力帮助很多企业成为“快鱼”，因为自己本身就是一条“快鱼”。 40来SAS不断创新，不断进步，致力于成为业内最大、最快的鱼。
谈到中国市场的发展，SAS大中华区总裁吴辅世表示，过去五年来，SAS在中国市场保持了高速增长的速度。SAS的中国用户遍布金融、政府、制造业、电信、医疗、交通等各个行业。比如在金融行业，SAS正协助中国银行用户构建实时交易的企业级反欺诈管理系统，这个系统拥有毫秒级的处理能力，可有效降低欺诈损失。
“在今后，数据分析将呈现出一个新的趋势，即平民化。过去只有少数的大型企业和专业人士可以借助数据分析去构建各种应用。但随着数据分析走向可灵活调配的云平台，再加上极具亲和力、直观有效的可视化分析的出现，让数据分析被普及到各行各业，这也是中国市场正面临的发展趋势。”吴辅世如是说。
市场研究公司IDC预计，到2016年底，全球可穿戴设备的出货量将达到1.019亿台，较2015年增长29.0%。到2020年之前，可穿戴设备市场的年复合增长率将为20.3%，而2020年将达到2.136亿台。在峰会上记者了解到，SAS在中国也推出了基于物联网的平台、技术和解决方案。
数据分析要可视化
数据分析可视化没有一个公认的解释，不同的企业或研究机构会根据自己的实际经验来描述这个概念。通常情况下，数据分析可视化会包含几个关键的因素：海量数据、分析（或处理）、视觉表现。
数据分布分散、数据结构不一、人工分析的不确定性导致了从前数据分析流程的不固定。为了能顺利地把数据导入到各种应用或系统中接受分析挖掘，可视化是一种合适的方法。可视化可被作为人工分析的重要辅助，人们喜欢那些漂亮的、具有意义的各种图表。
在近几年，数据分析的可视化应用的范围在不断增大，尤其是那些高端的分析方法更受行业用户们的关注。图形、图像、计算机视觉、UI都可被用于展现和解释数据，这让数据分析可视化更快地获得普及。
在峰会上，SAS展出了其最新推出的数据分析可视化架构Viya，这是一个全新的开放式综合分析架构。Viya架构能帮助用户缩减从早期分析探索到后期业务价值实现所需要的时间，包括机器学习等众多SAS其他产品，可帮助用户应对各类数据分析挑战。
Viya架构很简单，并且可被方便地在云端或本地部署。运用Viya的统一架构，可以避免整合不同供应商代码的麻烦。Viya架构提供的技术可应用于数据分析全生命周期中。Viya架构的另一个亮点是可支持公共云或私有云基础设施，并将提供新的公共API服务。另外，Viya架构还支持通用的编程语言如Python、Lua、Java等，能帮助不同技术水平的人员进行分析和数据挖掘，不论是业务人员、数据科学家还是应用程序开发员，Viya架构都可以为他们提供快速、可靠的分析结论。 可视化分析在SAS内部被放在一个什么样的位置？
“可视化分析对于SAS来说非常重要，它会让分析技术更普及，更平民化，走进第一线管理人员的视野。所以，SAS在可视化分析方面投入了大量研发资源，不光包括前端界面的展现，也包括分析模型构建的相关技术、预测的相关技术。这些技术都内嵌在了SAS的产品当中，有利于把原来只被少数专业人士运用的技术，普及到更广大的用户。”吴辅世表示。
在中国为中国
SAS成立40年，没有上市，仍旧保持私有状态，这种状态能够让SAS实现对所拥有资源的自由支配。比如，2008年国际金融危机，很多上市公司为了粉饰财报而借助裁员减少开支，但SAS没有。这意味着SAS能够按照自己的发展规划来调整投资策略、发展策略，比如向中国市场的倾斜。
对于SAS今后在中国的发展，吴辅世给出了一个清晰的路线图。
一是保持面向传统市场服务的优势。SAS最坚实的客户基础是在金融行业打下的，在近几年也看到了更多新兴的发展机会，除了和中国各大国有银行都保持深度合作外，也在向一些股份制银行、大型的金融机构寻求合作。SAS看到，数据分析在金融行业的运用正走向精致化，比如反欺诈管理、场外营销等业务场景。中国整个金融行业的发展都非常活跃，除大型金融机构外，包括互联网金融、数以百计的农商行集成金融体系等，也都需要做好风险防患，尤其是在新经济形态下继续开拓业务，不能再使用传统的管理工具、采取传统的思维来进行市场拓展或风险防范。而要进入“新一代”，就必须借助数据分析，这恰恰是SAS的优势所在。
二是关注制造行业。中国制造行业已经进入了转型升级阶段，随着挑战的增多，更多的业者希望运用SAS的数据分析技术来分析产品，以此提升管理。在面临经济新常态的挑战时，中国制造行业就需要把投资放在刀刃上，比如放在数据分析上，使用SAS的技术提升经营能力。
其他新的市场方向包括：面向政府，中国政府已经将大数据提升到国家战略的高度。在国内，SAS也在和一些城市合作设立“大数据局”，共同探讨怎样运用最新的物联网技术生产更多有价值的数据，然后借助数据分析提高政府对企业的服务效率，提升政府的管理治理能力。
Fritz Lehman补充说，SAS总部对中国市场非常重视和支持，并不断加大资源投入。他举例称，今年SAS在北京和上海的分公司，都搬进了新办公室，扩大了工作空间，以容纳更多的员工。此外，今年还计划在成都和深圳增加两个新的服务网点。
大数据 大分析
近年来，大数据已成为商业变革的重要推动力量，并已作为重要的生产力上升至中国的国家战略。大数据的蓬勃发展为各个机构带来了前所未有的机遇，但如何将这些海量、多样的数据资源转化为真正的价值，大数据分析是唯一的答案。如今，大数据分析已成为助推业务发展的关键元素、商业竞争的制胜法宝。
“2016年，中国在经济新常态下，面临更多新挑战。同时，随着大数据、云计算、物联网等新技术新应用向商业世界及公众生活的渗透，传统的产业模式被不断革新，原有的产业链被打破，以往的传统观念也被彻底颠覆，”吴辅世在本次大会开幕致辞中说道，“但是借助数据分析技术，各企业都可以积极应对，以创新驱动发展，掌握变革的机遇，走出一条崭新的成长道路。所以我认为这将是大数据分析引领创新、体现价值的一年，而SAS作为全球数据分析的领导者，也将一如既往地助力广大用户和合作伙伴，共同成为大数据时代的赢家。”
作为全球商业分析领域领导者，SAS平均每年将营收的25%投入研发，在最前沿的技术领域保持领先。围绕大数据，本次大会上，SAS正式向广大用户发布了很多可应对不同客户需求的解决方案：SAS物联网分析、SAS大数据分析与Hadoop、SAS大数据可视化、SAS大数据智能营销、SAS风险管理等。
随着大数据、云计算、物联网等新技术新应用向商业世界及公众生活的渗透，企业、消费人群和员工之间沟通互动的方式发生了剧烈变革，传统的产业模式被不断革新，原有的产业链被打破，以往的传统观念也被彻底颠覆。在这样的环境下，企业必须借助更新的科技力量来应对挑战、脱颖而出。而大数据分析能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，为企业提升竞争力提供了新思路。
在数字经济时代，消费者对定制化服务和个性化体验的兴趣和期待直线上升。智能终端的发展和普及正搭建着用户线上和线下行为的紧密关联。由此产生的海量有价值的数据信息可以被用于消费者细分、行为分析、流失原因分析等诸多方面。未来，成功的营销必将是基于数据和分析的、能够准确发掘客户诉求的营销。近日，《亚洲银行家》公布了2016年度亚洲银行技术创新奖（The Asian Banker Technology Innovation Awards 2016）的最佳客户关系管理项目奖（Best CRM Project）获奖名单，SAS联手上海浦东发展银行凭借“客户关系管理系统”项目荣获该项国际大奖。
互联网和社交媒体的兴起，使得数据来源更加多样化，数据量也呈爆发式增长，这推动了文本分析技术的发展。目前文本、语义和社交分析技术已经在包括金融、医疗、传媒、电商在内的多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。
在大会分论坛上，SAS分析专家、各行业用户代表就“客户智能”、“风险管理”、“高级分析”等数据分析领域最受关注的主题进行了深入探讨和开放讨论，发表了精彩见解并获得最新洞察。
今年，适逢SAS成立40周年，作为全球500强企业背后的管理大师，SAS一直致力于为行业用户提供最前沿的技术和见解，推动大数据分析在行业内的技术变革与应用创新。
SAS在全球拥有超过80，000个客户，其中包括2015年“财富世界500强”的前100强企业中的91家，在中国SAS服务于四大国有银行、21家股份制银行和众多大型保险公司。出席此次大会的中国用户和商界领袖均对SAS的创新力与可信赖的解决方案赞誉有加，并期待继续与SAS一起用大数据分析共创美好未来。
http://m.zhuodaoren.com/yuwen376535/
推荐访问:sas进行多元回归分析 svm回归分析
