至顶网软件频道消息:数据大山之下埋有业务洞察金矿,但因缺乏数据挖掘的专门知识或技术,许多企业过去只能望洋兴叹。这种情况直到现在才得以改变。
近日,分析领域领导者SAS发布了SAS Results这一基于云的“结果即服务”软件,可提供实惠的分析能力和SAS专业知识。即,客户提供数据,SAS给出答案。有企业部署SAS Results后投资回报率高达600%。
SMB集团(一家致力于满足中小企业技术需求的公司)分析师Sanjeev Aggarwal表示:“SAS Results可使不同规模的企业受益,尤其是中小型企业。我们的研究表明:通过数据获得更好的洞察是中小型企业的高度优先重点事项之一,而无需基础设施和数据分析专业知识就能获得基于数据的答案又是其中的高度优先重点事项。”
据悉,SAS Results是以下四种类型企业的理想选择:
SAS Results为企业提供最紧迫业务所存在问题的解决方案。而企业无需SAS软件的任何知识,只需提供数据、具体业务问题和工作范围,就可以咨询SAS全球顾问并利用安全交付模型,从而获取所需答案。SAS与客户密切合作提供结果和建议,以确保客户获得所需答案。客户可以根据需要一次或多次使用SAS Results。
目前,美国某汽车制造商使用SAS Results分析相关车辆数据并跟踪车队性能;美国某服装制造商和零售商使用SAS Results了解各当地市场在购买模式、偏好和消费趋势方面的差异;某人口众多的县政府使用SAS Results来探索可延长存活率的心脏病新疗法。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI明确表示要成为互联网一切事物的主导界面。AI智能体正在改变用户的数字习惯,从健康记录分析到购物指导,ChatGPT已经在多个领域扩展影响力。用户快速采用AI工具,但企业和生态系统的适应速度滞后。电商领域的权力分配尚不明确,用户偏好AI驱动的答案优先体验,品牌则推动生成式引擎优化。研究旨在了解用户与企业在AI变革中的适应差异。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。