Modèle ordre de mouvement actions sas

Les modèles enregistrés s`affichent dans le gestionnaire de modèles SAS et sont copiés dans le référentiel de modèles. Ce référentiel fournit un stockage à long terme et inclut le contrôle de version. C`est un outil puissant pour gérer et gouverner vos modèles analytiques. Une version enregistrée de votre modèle ne se perdra jamais, même si elle est supprimée de votre environnement de développement. Les modèles SAS ne sont pas le seul type de modèles que SAS Model Manager peut gérer: les modèles Python, R, Matlab peuvent également être importés. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l`action modelPublising actionset et runModelExternal. Une étape importante de chaque projet d`analyse consiste à explorer et à Prétraiter les données. Cela transforme les données brutes pour les rendre utiles et de qualité. Il peut être nécessaire, par exemple, de réduire la taille des données ou d`éliminer certaines colonnes. Toutes ces actions accélèrent le projet analytique qui vient juste après.

Mais tout aussi important est de savoir comment vous “productionize” votre projet de science des données. En d`autres termes, la façon dont vous déployez votre modèle afin que les processus d`entreprise puissent en faire usage. SAS Model Manager peut lire, écrire et gérer le référentiel de modèles et fournir des actions pour l`édition de modèles, la comparaison, le test, la publication, la validation, la surveillance, le lignage et l`historique des modèles. Il vous permet également de démontrer facilement votre conformité avec les réglementations et les politiques. Vous pouvez organiser des modèles dans différents projets. Dans le cadre d`un projet, il est possible de tester, de déployer et de surveiller les performances des modèles enregistrés. Si un flux de processus est comme une phrase (comme dans “Language”, pas comme dans “prison”), alors une tâche est comme un verbe, alors qu`un résultat est comme un substantif. Mais les noms par défaut que SAS Enterprise Guide attribue pour les tâches ne décrivent pas toujours bien les actions. Par exemple, vous pouvez utiliser le générateur de requêtes pour calculer la somme d`une variable entre des catégories dans un jeu de données.

Mais l`étiquette par défaut sur la tâche peut être quelque chose comme “Query for DC. PROJETS “. Eh bien, ça pourrait être n`importe quoi. Le déploiement, une étape clé pour tout chercheur de données et gestionnaire de modèles, peut aider à amener les modèles dans les processus de production. Lancer le déploiement en publiant vos modèles. SAS Model Manager peut publier des modèles vers des systèmes utilisés pour le traitement par lots ou la publication dans des applications où l`exécution en temps réel des modèles est requise. Examinons comment publier le modèle analytique dans un cluster Hadoop et exécuter le modèle dans le cluster Hadoop. Ce faisant, vous pouvez marquer les données où il réside et éviter tout mouvement de données. Accédez à des projets dans SAS Model Manager et ouvrez le projet à partir duquel vous souhaitez publier un modèle. En outre, vous pouvez référencer le même programme plusieurs fois en l`incluant dans une liste ordonnée (fichier-> New-> liste ordonnée).