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Altair Analytics Workbench®

강력하고 사용자 친화적인 대화형 개발 환경

많은 조직에서는 데이터 엔지니어, 분석, 과학자 및 통계학자를 위한 분석 사일로를 지원합니다. 이때 각 프로필이 분석 수명 주기의 다양한 단계를 효과적으로 처리하는 데 도움이 되는 다양한 대규모 도구 세트가 필요한 경우가 많습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 모든 사용자가 모든 데이터를 연결, 준비, 검색, 모델링할 수 있는 단일 플랫폼을 제공하여 사일로를 통합하고, 생산성을 향상하며, 비용을 절감할 수 있습니다.

Altair Analytics Workbench는 SAS language로 작성된 모델 및 프로그램을 개발하는 데 이상적인 정교한 코딩 환경입니다. 따라서 개발자는 SAS language 프로그램에 Python, R 또는 SQL 코드를 포함할 수 있으며 SAS language 프로그램을 실행하는 데 타사 소프트웨어를 사용하지 않아도 됩니다. 또한 이 플랫폼은 사용자가 코드를 작성하지 않고도 모델과 프로그램을 개발할 수 있는 드래그 앤 드롭 워크플로를 제공합니다.

Altair Analytics Workbench를 선택해야 하는 이유

혼합된 능력과 기술을 갖춘 사용자의 역량 강화

Analytics Workbench는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 모델러, 데이터 과학자 및 시민 데이터 과학자의 요구 사항을 충족합니다. 코딩 스킬이 없는 사람도 소프트웨어의 시각적 워크플로를 사용하여 다양한 소스에서 데이터를 추출 및 변환하고 스프레드시트와 보고서를 생성할 수 있으며, 전문 사용자는 데이터 준비, 탐색, 프로파일링, 데이터 시각화, 의사 결정 트리를 사용한 예측 모델링, 회귀, 스코어카드, 클러스터링/세분화 분석, 모델 검증 등 플랫폼의 정교한 코딩 환경을 사용하여 고급 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

기존 SAS language 프로그램을 유지하고 새로운 프로그램을 개발

Analytics Workbench는 Altair SLC™를 기반으로 워크플로, 프로그램 및 모델을 실행합니다. 이는 기존 코드 라이브러리를 처리하고 SAS language로 작성된 새 프로그램 개발을 위한 완전 통합 개발 환경(IDE)입니다. 이 소프트웨어에는 정교한 코드 편집기, 코드 템플릿, 프로그램을 실행하고 결과 로그, 라이브러리, 데이터 세트 및 기타 생성된 출력을 탐색하는 기능, 코드 기록 기능을 통한 프로젝트 관리 및 GIT 버전 제어 시스템에 대한 선택적 통합이 포함되어 있습니다.

SAS language를 Python, R, SQL과 혼합

기존 SAS language 요구 사항을 오픈 소스 언어와 연결하려는 사용자는 Python, R 및 SQL 코드 블록을 워크플로 또는 SAS language 프로그램에 포함할 수 있습니다. 사용자는 프로그램과 워크플로의 Python, R, SQL 및 SAS 언어 세그먼트 간에 데이터를 교환하고 처리할 수도 있습니다.

주요 특징

강력한 코딩 환경

최신 통합 개발 환경(IDE)을 사용하여 프로그램을 생성, 유지 관리 및 실행하고 데이터, 결과 및 로그를 탐색합니다. Analytics Workbench의 코딩 환경은 SAS language 프로그래밍에 중점을 두지만 사용자가 SAS language 프로그램 내에 SQL, Python 및 R 코드를 통합할 수 있도록 지원하기 때문에 Python, R, SQL 및 SAS 언어 모듈 간에 데이터를 쉽게 교환할 수 있습니다.

시각적 워크플로 환경

드래그 앤 드롭 대화형 블록으로 워크플로를 구축하여 분석용 데이터 검색, 통합 및 준비를 위한 하위 수준 데이터 엔지니어링 기능과 재현 가능한 예측 모델을 구축, 탐색 및 검증할 수 있는 머신러닝 기능을 완벽하게 조합할 수 있습니다. SAS, SQL, Python, R 언어로 코딩된 프로그래밍 가능 블록으로 워크플로를 향상합니다.

간단한 데이터 검색 기능

Analytics Workbench는 사용자가 소스 데이터를 완전히 이해하고 프로파일링, 자동화된 품질 확인, 검증 및 자동 변수 보고를 포함하여 새로운 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 강력한 기능을 제공합니다.

노코드 머신러닝 모델 개발

Analytics Workbench는 의사 결정 트리, 클러스터링, 회귀 분석 및 신경망을 포함하여 지도 및 비지도 학습을 위한 머신러닝 지원을 제공합니다. 워크플로 블록을 사용하여 머신러닝 모델을 탐색, 구축 및 테스트하고 프로덕션 사용을 위한 오류 없는 코드를 자동 생성합니다.

모델 성능을 빠르게 비교

동일한 테스트 데이터에 대해 다양한 유형의 모델을 구축하고 검증한 다음 Analytics Workbench의 코드 없는 모델 비교 도구를 사용하여 수신기 작동 특성(ROC), 콜모고로프-스미르노프(KS), 누적 이익, 리프트를 포함하는 비교 차트로 가장 적합한 모델을 식별합니다.

작성하기 쉬운 스코어카드

간단한 시각적 개발 도구를 사용하여 변수 선택, 교육, 평가 및 모델 검증에 도움이 되는 예측, 행동 및 애플리케이션 스코어카드를 구축합니다. 오류 없이 자동으로 추출하고 프로덕션에 사용할 스코어카드 코드를 배포할 준비를 합니다.

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