SAS 应用

多元分析 | 商业智能 | 预测分析 | 临床研究与预测

SAS 最初设计用于完成统计分析，但现在也用于分析。 它主要用于将复杂的原始数据处理成有意义的信息。 这些有意义的信息可以帮助机构做出更好的决策。 它还有助于我们从各种资源编译、分析和提取数据。 它为统计人员进行处理、清理、挖掘和打包。

一般来说，SAS 工具在统计分析和决策中起着至关重要的作用。 但在这里，我们介绍一些主要使用 SAS 软件的特定领域。

那么，让我们开始吧....

1. 多元分析

多元分析用于同时分析多个元素或变量。 SAS 调查各种变量之间的关系，而不将它们分类为因变量或自变量。 它使用不同的研究来反映变量因素对单个结果的影响。 它包括因子分析、双变量分析和许多回归。

2. 商业智能

商业智能与任何企业用于业务信息数据分析的技术和策略相关联。 数据分析通过提供决策范围来帮助高级团队。 它还提供关于业务运作的当前、预测和历史观点的直觉。

3. 预测分析

预测分析使用统计算法、数据和机器学习来根据历史数据识别未来结果的可能性。 顾名思义，预测分析使用已经可用的数据进行未来预测。 有各种统计技术可以推断预测。

例如，一家公司的产品在过去几年中一直保持销售趋势，通过分析该产品的销售数据，预测该产品的需求不会改变。 现在，如果同一公司的另一个产品持续每个月都在改变需求的销售趋势，通过分析所有因素，例如变异背后的原因、结论、客户反馈流程，预测该产品存在高风险。 在这种产品的情况下，历史数据不能用于销售预测。

4. 临床研究与预测

在医学领域，由于 SAS 的出现，发生了革命性的变化。 它用于诊断决策系统。 SAS 帮助进行关键决策，例如诊断和预后，两者都是医学的重要组成部分，必须精确和准确。 SAS 用于查看患者是否存在风险。 SAS 工具甚至用于寻找可以改善患者状况的微小机会。

总结

在上述所有应用中，SAS 使用统计数据来分析数据并产生结果。 其特定应用在各个领域产生准确的结果。 在多元分析中，它同时分析多个元素或变量。

所以，总的结论是，SAS 是数据分析领域的先驱，应用领域广泛。 我们非常清楚地解释了所有应用程序，但如果您仍有任何疑问，请随时在我们的联系方式部分提问。