Variables binaires ou continues : l'action caEffect peut-elle s'adapter à toutes vos données ?

Flexibilité de l'Action caEffect dans SAS Viya

Absolument. L'action caEffect est conçue pour être extrêmement flexible grâce au paramètre outcomeVar. Elle supporte trois types de variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. cibles :

  • BINOMIAL : Parfait pour les événements de type succès/échec où l'on modélise une probabilité.
  • CATEGORICAL : Pour des variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. à plusieurs niveaux de classification.
  • CONTINUOUS : Pour des indicateurs numériques tels que le chiffre d'affaires ou le score de fidélité.

Cette polyvalence permet aux architectes de solutions de déployer des plans de données causaux sur des problématiques variées, allant de la rétention client à l'analyse de risques financiers.

Exemples pour l'action caEffect

Estimation basique par pondération (IPW)

Utilisation de la méthode IPW pour estimer les moyennes des résultats potentiels en se basant sur les scores de propension déjà présents dans la table.

Analyse robuste AIPW avec modèle de résultat externe

Exemple complet utilisant la méthode AIPW (Augmented IPW) qui nécessite à la fois les probabilités de traitement (modèle de propension) et les prédictions de résultat (modèle de réponse) pour une robustesse maximale face aux erreurs de spécification.